A pesquisa global patrocinada pela WD mostra que, à medida que os dados continuam a acumular-se e a crescer de forma complexa, o modelo económico da infraestrutura de IA está a ser reconfigurado. De acordo com a mais recente pesquisa da IDC, a IA não só está a impulsionar um rápido crescimento da quantidade de dados, como também está a prolongar o tempo de retenção dos dados e a reativar a procura por dados históricos.
Crescimento de dados impulsionado pela IA
A pesquisa realizada em Hong Kong revelou que a IA está a promover um crescimento estrutural na procura por armazenamento de dados. Entre as organizações entrevistadas, 94,7% afirmaram que, nos últimos 12 meses, devido à popularização da IA e da IA generativa, a quantidade de dados armazenados continuou a aumentar. 61% das organizações entrevistadas registaram um crescimento de 25% ou mais nos dados e prevêem que a quantidade de dados continuará a aumentar nos próximos três anos.
Além disso, 85,4% das organizações entrevistadas afirmaram que a capacidade dos seus lagos de dados continuou a expandir-se no último ano, enquanto 59,4% das organizações acreditam que os dados gerados pela IA são o principal fator que impulsiona o crescimento da capacidade dos lagos de dados.
Prolongamento do tempo de retenção de dados
A pesquisa também indicou que quase 95% das organizações entrevistadas afirmaram que, após a adoção da IA, o valor dos seus dados aumentou. 74,3% das organizações prolongaram o tempo de retenção dos dados, e 75,9% das organizações estão a reativar mais dados frios já arquivados para suportar cargas de trabalho de IA.
De acordo com o estudo, 96% das organizações entrevistadas preveem que precisarão de aceder mais rapidamente a dados arquivados para suportar a inferência de IA e a recuperação de aplicações geradas.
Exigências de design da infraestrutura de IA
Irving Tan, CEO da WD, afirmou que a operação da IA baseia-se em dados, e a procura das organizações por armazenamento, gestão e acesso a dados em grande escala continuará a crescer. Esta base de dados desempenhará um papel crucial na determinação do potencial de desenvolvimento futuro da IA.
O estudo indica que as cargas de trabalho de IA gerarão dados ao longo de todo o seu ciclo de vida, e esses dados continuarão a ser retidos mesmo após a conclusão das cargas de trabalho relevantes, podendo tornar-se dados de entrada para futuras aplicações de IA. À medida que a quantidade de dados cresce, o tempo de retenção se prolonga e os dados históricos são reativados, as organizações precisam de equilibrar desempenho, capacidade, acessibilidade e custo-eficácia.
Conclusão
A capacidade de gerir dados em grande escala de forma custo-efetiva deixou de ser uma consideração secundária da infraestrutura, tornando-se gradualmente um fator decisivo para o sucesso ou fracasso da IA. Um design completo do ciclo de vida dos dados será uma consideração importante para a infraestrutura de IA no futuro.