تقرير جديد يكشف: نماذج الاقتصاد في بنية الذكاء الاصطناعي تتغير

أظهرت دراسة عالمية برعاية WD أن نموذج الاقتصاد للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي يتم إعادة تشكيله مع استمرار تراكم البيانات والنمو المركب. وفقًا لأحدث استطلاع من IDC، فإن الذكاء الاصطناعي لا يدفع فقط زيادة سريعة في حجم البيانات، بل يطيل أيضًا مدة احتفاظ البيانات، وينشط الطلب على البيانات التاريخية.

النمو المدفوع بالذكاء الاصطناعي

وجدت هذه الدراسة التي أجريت في هونغ كونغ أن الذكاء الاصطناعي يعزز النمو الهيكلي في طلب تخزين البيانات. حيث أفاد 94.7% من المنظمات المستطلعة أنه في الأشهر الـ 12 الماضية، زادت كمية البيانات المخزنة بسبب انتشار تطبيقات الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي التوليدي. وسجلت 61% من المنظمات المستطلعة نموًا في البيانات بنسبة 25% أو أكثر، ويتوقعون أن يستمر حجم البيانات في النمو خلال السنوات الثلاث المقبلة.

علاوة على ذلك، أفادت 85.4% من المنظمات المستطلعة أن سعة بحيرات البيانات الخاصة بها قد توسعت باستمرار خلال العام الماضي، بينما اعتبرت 59.4% من المنظمات أن البيانات التي تم إنشاؤها بواسطة الذكاء الاصطناعي هي العامل الرئيسي في زيادة سعة بحيرات البيانات.

تمديد مدة احتفاظ البيانات

أشار الاستطلاع أيضًا إلى أن ما يقرب من 95% من المنظمات المستطلعة أفادت بأن قيمة بياناتها قد زادت بعد اعتماد الذكاء الاصطناعي. وقامت 74.3% من المنظمات بتمديد مدة احتفاظ البيانات، بينما تعمل 75.9% من المنظمات على إعادة تشغيل المزيد من البيانات الباردة المؤرشفة لدعم أحمال العمل الخاصة بالذكاء الاصطناعي.

وفقًا للدراسة، يتوقع 96% من المنظمات المستطلعة الحاجة إلى استرجاع البيانات المؤرشفة بشكل أسرع لدعم الاستدلال بالذكاء الاصطناعي وتعزيز تطبيقات التوليد.

متطلبات تصميم البنية التحتية للذكاء الاصطناعي

قال إيرفينغ تان، الرئيس التنفيذي لشركة WD، إن تشغيل الذكاء الاصطناعي يعتمد على البيانات، وستستمر حاجة المنظمات إلى تخزين وإدارة والوصول إلى البيانات على نطاق واسع في النمو. ستلعب هذه البنية التحتية للبيانات دورًا حاسمًا في تحديد إمكانيات تطوير الذكاء الاصطناعي في المستقبل.

تشير الدراسة إلى أن أحمال العمل الخاصة بالذكاء الاصطناعي ستنتج بيانات على مدار دورة حياتها، وستستمر هذه البيانات في الاحتفاظ بها حتى بعد الانتهاء من الأحمال ذات الصلة، ويمكن أن تصبح بيانات مدخلة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي المستقبلية. مع زيادة حجم البيانات، وتمديد مدة الاحتفاظ، وإعادة تنشيط البيانات التاريخية، تحتاج المنظمات إلى تحقيق التوازن بين الأداء والسعة وقابلية الوصول والتكلفة الفعالة.

الخاتمة

لم يعد من الممكن إدارة البيانات على نطاق واسع بطريقة فعالة من حيث التكلفة مجرد اعتبار ثانوي للبنية التحتية، بل أصبح تدريجيًا عاملًا حاسمًا في تحديد نجاح أو فشل الذكاء الاصطناعي. سيكون التصميم الكامل لدورة حياة البيانات اعتبارًا مهمًا للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي في المستقبل.