AIの導入は、今後数年間でデータ生成量の爆発的な増加を牽引するでしょう。Seagateが発注・費用を負担したRecon Analyticsによるグローバル調査によると、既存のオンプレミスストレージではAIが生成するデータの保存に不十分な場合があり、クラウドベースのストレージがあらゆる業界の企業にとって最優先事項として浮上しています。この調査によると、ストレージ需要は今後3年間で2倍に増加すると予測されています。
より多くのデータ、より多くのストレージ、より高いセキュリティ
調査によると、AIの導入は広く普及しており、調査対象企業の72%が既にAI技術を活用しており、28%が3年以内に導入を計画しています。クラウドストレージは、AIによるデータ増加への対応に最適な媒体として浮上しており、2024年にはAI関連データの65%がクラウドに保存され、2028年には69%に増加すると予測されています。
ストレージ容量に関しては、非常に興味深い結果が示されています。100PB以上のストレージを使用している組織のうち、87%がAIトレーニングのチェックポイントをクラウド環境、またはハードドライブとソリッドステートドライブの組み合わせで保存しています。頻繁なチェックポイント作成は一般的で、28%の企業が毎日、43%の企業が毎週保存しており、これがストレージ需要の増加に拍車をかけているとレポートは述べています。
調査によると、企業はAIトレーニングデータの長期保存を優先しており、これはモデルの精度向上に不可欠と考えられています。回答者の90%が、保存期間の延長はAIの成果向上につながると考えています。日次チェックポイントを保存している企業では、32%が12ヶ月以上、29%が6～12ヶ月間このデータを保持していることが分かりました。データの長期保存へのこうした重点は、AIモデルの改良において履歴データの重要性が高まっていることを反映しています。
インフラの優先事項に関しては、セキュリティが最も重要な要素として挙げられており、回答者の25%が最優先事項として挙げています。一方、ストレージ容量は18%で後れを取っています。その他の注目すべきインフラ関連の懸念事項としては、データ管理、コンピューティングリソース、ネットワーク容量、規制遵守などが挙げられます。
すべては規模次第
企業は、AI導入に伴うストレージ需要の増大にも積極的に対応しています。実施されている対策としては、61%がスケーラブルなクラウドストレージソリューションを導入し、56%が高度なデータ管理ソフトウェアを導入し、55%が既存インフラをアップグレードしています。さらに、49%がデータ圧縮技術を活用し、AI生成データの増加に対応しています。これらの戦略は、ストレージの急激な増加に対応するためのスケーラブルで効率的なソリューションへの注力を示しています。
データレプリケーションは、データの整合性を確保し、AIの成果を最適化するための新たな戦略として浮上しています。回答者の約80%は、特に大容量ストレージを持つ組織において、AI戦略においてレプリケーションの重要性を「非常に」または「中程度に」認識しています。100PBを超えるストレージを使用する企業は、AIモデルの精度と信頼性を維持するためにレプリケーションが不可欠であると強調する傾向が見られます。
今後、企業がオンプレミス環境からクラウド環境への移行を進めるにつれ、クラウドストレージが主流になると予想されます。このトレンドは、クラウドベースのソリューションの拡張性、コスト効率、そして利便性によって推進されています。
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AIの導入が進むにつれ、企業が試験段階から本格的な導入段階へと移行するにつれて、ストレージ要件は飛躍的に増大すると予想されます。頻繁なチェックポイント設定、データ保持期間の長期化、そしてレプリケーションは今後も不可欠であり、AI主導の運用を支える堅牢なストレージインフラストラクチャと高度な管理ツールの必要性が強調されます。
アントン・シロフはTom's Hardwareの寄稿ライターです。過去数十年にわたり、CPUやGPUからスーパーコンピュータ、最新のプロセス技術や最新の製造ツールからハイテク業界のトレンドまで、あらゆる分野をカバーしてきました。
