最新調査で明らかに：AIインフラの経済モデルが再構築されています

WDが支援するグローバルな調査によると、データが継続的に蓄積され、複合的に成長する中で、AIインフラの経済モデルが再構築されています。IDCの最新調査によれば、AIはデータ量の急速な増加を促進するだけでなく、データの保持期間を延長し、歴史的データへの需要を再活性化しています。

AI駆動のデータ増加

香港で行われたこの調査では、AIがデータストレージの需要に構造的な成長を促進していることが明らかになりました。調査対象の組織の94.7%が、過去12ヶ月間にAIおよび生成AIの普及により、保存しているデータ量が継続的に増加していると回答しました。61%の組織が25%以上のデータ増加を記録し、今後3年間でデータ量が引き続き増加すると予測しています。

さらに、85.4%の組織が、過去1年間にデータレイクの容量が継続的に拡大していると述べており、59.4%の組織はAI生成データがデータレイクの容量増加の主要因であると考えています。

データ保持期間の延長

調査はまた、約95%の組織がAIを採用した後にデータの価値が向上したと述べていることを示しています。74.3%の組織がデータの保持期間を延長しており、75.9%の組織がAIワークロードを支援するために、より多くのアーカイブされたコールドデータを再稼働させています。

研究によると、96%の組織がAI推論および検索強化生成アプリケーションを支援するために、アーカイブデータをより迅速に取得する必要があると予測しています。

AIインフラの設計ニーズ

WDのCEO、Irving Tan氏は、AIの運用はデータに基づいており、組織の大規模なデータの保存、管理、アクセスに対するニーズが引き続き増加すると述べています。このデータ基盤は、AIの将来の発展可能性を決定する上で重要な役割を果たします。

研究は、AIワークロードがライフサイクル全体でデータを生成し、関連するワークロードが完了した後もそのデータが保持され、将来のAIアプリケーションの入力データとなる可能性があることを指摘しています。データ量の増加、保持期間の延長、歴史的データの再活性化に伴い、組織は性能、容量、アクセス可能性、コスト効率のバランスを取る必要があります。

結論

コスト効率の良い方法で大規模にデータを管理できるかどうかは、もはやインフラの副次的な考慮事項ではなく、AIの成功を決定する重要な要素となりつつあります。完全なデータライフサイクル設計は、今後のAIインフラにおいて重要な考慮事項となるでしょう。