AI があるところにはデータがあり、データがあるところにはデータ ストレージがあります。

シュンペーターは、イノベーションとは「新しい生産機能を確立すること」、つまり、これまでに見たことのない生産要素と生産条件の「新しい組み合わせ」を形成することであると述べました。この観点から見ると、データ、新しい生産要素、および人工知能技術の生産条件の組み合わせは完全な革新であり、それがもたらす知的変化は非常に急増するでしょう。

2023 年、大規模な AI モデルの台頭により、AI 時代が加速する熱い絵が見えてきたように思えます。中国科学技術省新世代人工知能開発研究センターによると、以前に発表された「中国人工知能大規模モデルマップ研究報告書」によると、中国は10億パラメータ以上のスケールを持つ79の大型モデルをリリースしたとのこと。 、そして何百ものモデルの戦争は当然の結論になりました。

大型モデルの人気は再び AI 時代の火を点けましたが、同時にデータが人工知能の「燃料」であるという新たな啓示ももたらしました。 AI時代におけるこの炎上は、データの価値を解放できるかどうかに完全にかかっています。

AI 時代においては、データ ストレージと人工知能の間の論理的関係も、相互に強化し、螺旋状に上昇していくモデルでなければなりません。これは、AI時代の発展がデータストレージ業界の発展も促進することを意味します。

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AI によるデータの価値向上

ご存知のとおり、人工知能にとってデータの重要性は、電気自動車にバッテリーが必要であるのと同じで、十分な保存データがなければ、人工知能が達成できる価値は非常に限られてしまいます。

AI 業界では、常に「ゴミが入ったらゴミが出てくる」というコンセンサスがあります。つまり、高品質のデータが入力されなければ、アルゴリズムがどれほど高度で、データがどれほど巨大であっても、つまり、努力をしなくても高品質の結果は得られるということです。したがって、AI の知能の高さを決定する主な理由は、データの品質に依存します。

もちろん、データの品質に加えて、データの大きさも大規模な AI モデルが達成できるレベルを決定します。

小規模データに基づくモデルの表現能力はデータ サイズによって制限されるため、粗粒度のシミュレーションと予測しか実行できません。これは、精度の要件が比較的高い状況には適用できなくなります。モデルの精度をさらに向上させたい場合は、大量のデータを使用して関連するモデルを生成する必要があります。

これは、データの規模も AI インテリジェンスの価値を決定することを示しています。したがって、データの品質とデータの大きさの両方が、AI アプリケーションの深化に伴いますます顕著になっている人工知能におけるデータの役割を示しています。

これは簡単に理解できますが、AI システムがより多くのより質の高いデータを取得できると、将来の傾向をより正確に予測し、より多くの価値を生み出すことができます。

たとえば、テスラは大量のデータを使用して強力な人工知能運転モデルをトレーニングし、世界中のユーザーに並外れた体験をもたらしますが、インターネット プラットフォームは大量のユーザー データを使用して人工知能で分析し、デジタル カスタマイズを可能にします。ユーザーのポートレートに基づく広告は、2023 年に世界のデジタル広告収益が最大 6,798 億米ドルに達すると予想されています。

これらの事例はすべて、人工知能の価値、さらにはビジネスモデルの革新を高める上でのデータの重要性を証明しています。

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AI時代によりデータストレージの急速な発展が促進される

このロジックは、逆に理解しても当てはまります。人工知能の普及により、さらに大量のデータが生成され、データの保存と処理にさらなる課題が生じています。

世界的なデジタル化の波に伴い、データセンターは幾何級数的なスピードで建設されており、2023 年のシュローダー社のレポートによると、データセンターの消費電力は 2022 年の 17 ギガワットから 2030 年には 17 ギガワットに急速に増加するとのことです。これは、データセンターの総数が今後 8 年間で 2 倍になると予想されることを意味します。

これに応じて、データ ストレージの需要も急増しています。「Fortune Business Insights」は、世界のデータ ストレージ市場が 2023 年の 2,473 億 2,000 万米ドルから 2030 年には 7,779 億 8,000 万米ドルに成長すると予測しています。 3倍になります。

これら 2 つのデータを比較すると、データ ストレージの増加率がデータ センターの増加率よりもはるかに高いことがわかります。そこから 2 つの詳細も読み取ることができます:

第一に、まさに AI 時代の到来により、新しいデータセンターに対する新たな要件が提示されています: データ ストレージ機能が建設の焦点になりました。第 2 に、データ ストレージの拡張の需要が主要なものになりました。データセンター建設の原動力。

このことから、新しい結論を導き出すことは難しくありません。AI 時代の発展により、必然的にデータ ストレージ分野の急速な発展が促進されるでしょう。データ ストレージ分野の中核メーカー、特に Seagate に代表されるコア テクノロジーの所有者は、市場の需要が急増する中でビジネスの成長において最大のシェアを獲得することになるため、市場においてより有望な将来が期待されます。

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AI の波における HDD の独自の立場

実は、過去数年間、業界でよく見られていた誤解がありました: HDD は SSD に完全に置き換わると考えられていますが、実際には、データセンターのクラウド サービス プロバイダーは多数の高密度のデータ センターを必要としています。この市場需要の出現により、データセンター用 HDD 製品の成長率は SSD の成長率に劣らないものになっていることを認識してください。

実際、HDDに代表されるビッグデータ需要にしろ、SSDに代表される高速データ需要にしろ、その需要規模は拡大の一途をたどっています。特にAI時代の到来により、HDDの需要は日に日に高まっています。

Seagate Technology が後援し、International Data Corporation (IDC) が発表したホワイト ペーパー「デジタル ワールド — エッジからコアまで」では、クラウド データ センターが新しいエンタープライズ データ リポジトリになりつつあると予測しています。 IDC は、2025 年までに世界の保存データの 49% がパブリック クラウド環境に存在すると予測しています。なぜなら、人工知能の話題は主にプロセッサとクラウド ストレージに焦点を当てているのに対し、クラウド ストレージは HDD への依存度が高いからです。人工知能によって作成されたデータは、将来的にはより多くの HDD を保存する必要があります。

ハード ドライブ業界が過去 45 年間でこれほど急速に発展したとは想像できません。1980 年代、5.25 インチ ハード ドライブには 500 万バイトのデータしか保存できませんでしたが、2023 年の最新テクノロジー、Seagateは7月に一部の顧客にブロックあたり最大30TBのストレージ容量を備えた新製品を提供した。

データ ストレージ テクノロジの飛躍により、業界に想像力の余地がさらに広がりました。しかし、人工知能の波によりデータストレージの需要は桁違いに高まっており、おそらく現在簡単に入手できるハードドライブも、数か月後には「希少」な製品になるでしょう。

Forbes は最近の記事で、ハードドライブ製品の出荷が 2020 年から 2028 年にかけて 900% 増加すると予測しました。これは、クラウド サービス プロバイダーが十分なデータ ストレージ スペースを購入できない場合、人工知能の成長のニーズを満たすことさえできない可能性があることを意味します。

現在のメカニカルハードドライブの市場構造から判断すると、この市場は集中度の高い市場であり、Seagate、Western Digital、東芝が世界を独占しており、Seagate がトップの座を占めています。彼らの製品革新能力は、データストレージ分野全体の開発ペースをある程度決定し、AI時代のアップグレードと進化のペースにさらに影響を与えるでしょう。

人工知能があるところにはデータがあります。データがあるところには、データ ストレージもあります。 AI時代の到来に伴い、機械式ハードドライブに代表されるデータストレージにも正しい価値を与える必要があります。

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