تقرير جديد يكشف: نماذج الاقتصاد للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي تتغير بشكل جذري

تظهر الأبحاث العالمية المدعومة من WD أن نموذج الاقتصاد الخاص بالبنية التحتية للذكاء الاصطناعي يتم إعادة تشكيله مع استمرار تراكم البيانات والنمو المركب. وفقًا لأحدث دراسة من IDC، فإن الذكاء الاصطناعي لا يدفع فقط إلى زيادة كمية البيانات بسرعة، بل يطيل أيضًا من مدة احتفاظ البيانات، ويعيد تنشيط الطلب على البيانات التاريخية.

النمو المدفوع بالذكاء الاصطناعي

وجدت هذه الدراسة التي أجريت في هونغ كونغ أن الذكاء الاصطناعي يعزز النمو الهيكلي في الطلب على تخزين البيانات. أبلغ 94.7% من المنظمات المستطلعة أنها شهدت زيادة مستمرة في كمية البيانات المخزنة خلال الـ 12 شهرًا الماضية، بسبب انتشار تطبيقات الذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي التوليدي. سجلت 61% من المنظمات المستطلعة زيادة في البيانات بنسبة 25% أو أكثر، ومن المتوقع أن تستمر كمية البيانات في النمو خلال السنوات الثلاث القادمة.

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 الذي يدفع نمو سعة بحيرات البيانات.

إطالة مدة احتفاظ البيانات

تشير الدراسة أيضًا إلى أن حوالي 95% من المنظمات المستطلعة أفادت بأن اعتماد الذكاء الاصطناعي قد عزز من قيمة بياناتها. قامت 74.3% من المنظمات بتمديد مدة احتفاظ البيانات، و75.9% من المنظمات تعمل 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 الخاص بالذكاء الاصطناعي وتطبيقات تعزيز الاسترجاع.

متطلبات تصميم البنية التحتية للذكاء الاصطناعي

قال إيرفينغ تان، الرئيس التنفيذي لشركة WD، إن تشغيل الذكاء الاصطناعي يعتمد على البيانات، وسيستمر الطلب على تخزين وإدارة والوصول إلى البيانات على نطاق واسع في النمو. ستلعب هذه القاعدة البيانية 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 انتهاء الأحمال ذات الصلة، ويمكن أن تصبح مدخلات للذكاء الاصطناعي في المستقبل. مع زيادة كمية البيانات، وإطالة مدة الاحتفاظ، وإعادة تنشيط البيانات التاريخية، تحتاج المنظمات إلى تحقيق توازن بين الأداء والسعة وقابلية الوصول والتكلفة الفعالة.

الخاتمة

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