Потребление энергии и инфраструктура ИИ: акценты и приоритеты
- Безопасность и хранение данных приоритизируются в инфраструктуре ИИ
- Энергетические вопросы занимают последнее место, уступая жизнеспособности LLM и нормативным требованиям
- Обсуждения по энергетическому потреблению ИИ продолжаются
Тема потребления энергии системами искусственного интеллекта (ИИ) становится все более актуальной. Участники индустрии и критики выражают обеспокоенность по поводу воздействия этих технологий на окружающую среду.
Однако недавнее исследование компании Seagate демонстрирует, что для ИТ-руководителей более срочными проблемами являются вопросы регулирования, жизнеспособность языковых моделей и пропускная способность сети. Энергетическое потребление оказалось в самом конце списка приоритетов.
Особое внимание бизнес-руководители уделяют безопасности и хранению данных. Практически две трети респондентов, преимущественно использующих облачные хранилища для работы с ИИ, сообщают, что объемы таких хранилищ увеличатся более чем вдвое в ближайшие годы.
Экономия на хранении данных – ключ к успеху
Фокус на внедрение ИИ, вероятно, вызовет резкий рост спроса на хранилища данных. В этом контексте жесткие диски становятся явным лидером, утверждает Роджер Этнер, основатель и ведущий аналитик компании Recon Analytics, проводившей опрос.
Этнер подчеркивает, что результаты исследования указывают на будущий рост потребности в хранилищах данных. Бизнес-руководители намерены хранить все больше данных, генерируемых ИИ, в облаке, и облачные сервисы хорошо подготовлены к этому росту.
Ключевым фактором здесь является экономическая эффективность жестких дисков: они предлагают лучшую масштабируемость и улучшают показатели стоимости за терабайт.
Также привлекательность жестких дисков объясняется потребностью в долговременном хранении данных для обучения и оптимизации моделей ИИ.
Долгосрочное хранение данных является критически важным для достижения точности при обучении моделей ИИ. 90% респондентов, уже использующих ИИ, считают, что хранение данных на длительный срок способствует улучшению результатов.
“Большинство наших респондентов настаивает на необходимости увеличения срока хранения данных для повышения качества результатов ИИ. Поэтому мы концентрируем усилия на инновациях, увеличивающих емкость хранения для каждого диска HAMR,” пояснил Этнер.
Мы видим ясную возможность более чем вдвое увеличить емкость хранения на каждом диске в течение нескольких лет.
Источник: TechRadar
