- تزعم دراسة Seagate أن الأمن والتخزين يتصدران جدول أعمال البنية التحتية للذكاء الاصطناعي
- الطاقة هي الأخيرة البعيدة، وتسبقها صلاحية ولوائح LLM
- ستستمر المناقشات حول استخدام طاقة الذكاء الاصطناعي حتى يتم التوصل إلى حل وسط
أصبح استهلاك الطاقة باستخدام الذكاء الاصطناعي موضوعًا ساخنًا بشكل متزايد، حيث أعرب أصحاب المصلحة في الصناعة والنقاد عن مخاوفهم بشأن التأثير البيئي للتكنولوجيا.
لكن دراسة استقصائية حديثة أجرتها شركة Seagate تشير إلى مخاوف أكثر إلحاحًا بالنسبة لقادة تكنولوجيا المعلومات، زاعمين أن استخدام الطاقة يحتل المرتبة الأخيرة في جدول الأعمال بعد الاعتبارات التنظيمية، وقدرة حاملي شهادة الماجستير في إدارة الأعمال، وقدرة الشبكة.
ومن الجدير بالذكر أن الأمن والتخزين كانا من بين نقاط التركيز الرئيسية لقادة الأعمال الذين يتطلعون إلى المستقبل، حيث قال ما يقرب من ثلثي (61٪) المشاركين الذين يستخدمون التخزين السحابي في الغالب لاستضافة أعباء عمل الذكاء الاصطناعي إن التخزين القائم على السحابة سيزيد بنسبة تزيد عن 100٪ في عام 2019. السنوات الثلاث المقبلة.
التخزين الفعال من حيث التكلفة هو المفتاح
وقال روجر إنتنر، المؤسس والمحلل الرئيسي لشركة Recon Analytics، التي أجرت الاستطلاع، إنه من المتوقع أن يؤدي هذا التركيز المتزايد على اعتماد الذكاء الاصطناعي إلى زيادة الطلب على تخزين البيانات، مع ظهور محركات الأقراص الصلبة باعتبارها “الفائز الواضح”.
وقال: “تشير نتائج الاستطلاع بشكل عام إلى زيادة قادمة في الطلب على تخزين البيانات”. “عندما تفكر في أن قادة الأعمال الذين شملهم الاستطلاع يعتزمون تخزين المزيد والمزيد من هذه البيانات المستندة إلى الذكاء الاصطناعي في السحابة، يبدو أن الخدمات السحابية في وضع جيد لركوب موجة نمو ثانية.”
ووجدت الدراسة أن العامل الرئيسي في هذه الدفعة هو كفاءة تكلفة محركات الأقراص الثابتة، والتي توفر قابلية توسع أفضل وتحسن التكلفة لكل دولار لكل تيرابايت.
ووجد الاستطلاع أن هناك عامل آخر يساهم في جاذبية محركات الأقراص الثابتة وهو الاحتفاظ بالبيانات. عادةً ما تحتفظ المؤسسات التي تتبنى الذكاء الاصطناعي بالبيانات لفترات زمنية أطول لتدريب نماذج الذكاء الاصطناعي وتحسينها.
تلعب ممارسة الاحتفاظ بالبيانات المطولة دورًا حاسمًا في ضمان الدقة عند تدريب النماذج، حيث يستخدم 90% من المشاركين بالفعل الذكاء الاصطناعي ويعتقدون أن الاحتفاظ بالبيانات لفترة أطول يساعد في تحسين النتائج.
“مع قول الغالبية العظمى من المشاركين في الاستطلاع إنهم بحاجة إلى تخزين البيانات لفترات زمنية أطول لتحسين نتائج جودة الذكاء الاصطناعي، فإننا نركز على ابتكار الكثافة الحقيقية اللازمة لزيادة سعة التخزين لكل طبق في محركات الأقراص الثابتة المستندة إلى HAMR. قال إنتنر.
“لدينا طريق واضح لزيادة سعة التخزين لكل طبق إلى أكثر من الضعف خلال السنوات القليلة المقبلة.”
/cdn.vox-cdn.com/uploads/chorus_asset/file/25829977/STK051_TIKTOKBAN_B_CVirginia_C.jpg "يقول TikTok إنه سيتوقف عن الاتصال بالإنترنت يوم الأحد إذا لم يتدخل بايدن")
