AI가 있는 곳에 데이터가 있고, 데이터가 있는 곳에 데이터 저장소가 있습니다.

Schumpeter는 혁신이란 "새로운 생산 기능을 확립하는 것", 즉 이전에 볼 수 없었던 생산 요소와 생산 조건의 "새로운 조합"을 형성하는 것이라고 말했습니다. 이러한 관점에서 볼 때, 데이터와 새로운 생산요소, 그리고 인공지능 기술의 생산조건이 결합되는 것은 완전한 혁신이며, 그것이 가져올 지능적인 변화는 너무나 급증할 것입니다.

2023년에는 대형 AI 모델의 등장과 함께 AI 시대가 가속화되는 흥미로운 그림을 본 것 같습니다. 중국 과학기술부 신세대 인공지능 개발 연구센터에 따르면, 앞서 발표된 '중국 인공지능 대형 모델 지도 연구 보고서'에 따르면 중국은 매개변수 규모가 10억 개가 넘는 대형 모델 79개를 출시한 것으로 나타났다. , 수백 가지 모델의 전쟁은 잊혀진 결론이되었습니다.

대형 모델의 인기는 다시 한번 AI 시대의 불꽃을 촉발시켰지만 동시에 우리에게 새로운 사실도 밝혀주었습니다. 데이터는 인공 지능의 "연료"입니다. AI 시대의 불꽃은 전적으로 데이터에 달려 있다.

AI 시대에는 데이터 저장과 인공지능의 논리적 관계도 상호 강화적이고 나선형 패턴이어야 합니다. 이는 AI 시대의 발전이 데이터 저장 산업의 발전도 견인한다는 의미이기도 하다.

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AI에 대한 데이터의 가치 증가

우리 모두 알고 있듯이, 인공지능에 있어서 데이터의 중요성은 마치 전기차에 배터리가 필요한 것과 같습니다. 저장 데이터가 충분하지 않으면 인공지능이 달성할 수 있는 가치는 극도로 제한됩니다.

AI 업계에서는 아무리 알고리즘이 발전해도, 컴퓨팅 파워가 아무리 커도 양질의 데이터 입력이 없으면 '쓰레기 넣으면 쓰레기 나온다'는 공감대가 늘 있어왔다. 즉, 고품질의 결과를 제공하지 않습니다. 따라서 AI 지능의 높이를 결정하는 주된 이유는 데이터의 품질에 달려 있다.

물론 데이터의 품질 외에도 데이터의 규모에 따라 대규모 AI 모델이 달성할 수 있는 높이도 결정됩니다.

소규모 데이터를 기반으로 한 모델의 표현 능력은 데이터 크기에 따라 제한되기 때문에 대략적인 시뮬레이션과 예측만 수행할 수 있으며, 이는 정확도 요구 사항이 상대적으로 높은 상황에서는 더 이상 적용할 수 없습니다. 모델의 정확도를 더욱 향상시키려면 방대한 데이터를 활용하여 관련 모델을 생성해야 합니다.

이는 데이터의 규모가 AI 지능의 가치도 결정한다는 것을 보여줍니다. 따라서 데이터의 품질과 데이터의 크기 순서는 AI 응용이 심화되면서 점점 더 두드러지는 인공 지능에서 데이터의 역할을 보여줍니다.

이 사실은 이해하기 쉽습니다. AI 시스템이 더 많고 더 나은 품질의 데이터를 보유하면 미래 동향을 더 잘 예측하고 더 많은 가치를 창출할 수 있습니다.

예를 들어 Tesla는 강력한 인공 지능 주행 모델을 훈련하기 위해 막대한 양의 데이터를 사용하여 전 세계 사용자에게 특별한 경험을 제공하는 반면, 인터넷 플랫폼은 대량의 사용자 데이터를 사용하여 사용자를 타겟팅할 수 있는 인공 지능으로 분석합니다. 이것만으로도 2023년에는 전 세계 디지털 광고 수익이 최대 6,798억 달러에 달할 것으로 예상됩니다.

이러한 사례는 모두 인공 지능의 가치를 높이는 것은 물론 비즈니스 모델 혁신에도 데이터의 중요성을 입증합니다.

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AI 시대는 데이터 스토리지의 급속한 발전을 주도합니다

역으로 이해하면 이 논리도 맞습니다. 인공 지능의 인기로 인해 훨씬 더 많은 양의 데이터가 생성되어 데이터 저장 및 처리에 더 많은 어려움이 발생합니다

글로벌 디지털화가 급증하면서 데이터 센터는 기하급수적으로 건설되고 있습니다. 2023년 슈로더의 보고서에 따르면 데이터 센터의 전력 소비는 2022년 17기가와트에서 2030년 35기가와트로 급격히 증가할 것으로 나타났습니다. 데이터 센터의 총 수가 향후 8년 안에 두 배로 늘어날 것으로 예상됩니다.

이에 맞춰 데이터 스토리지 수요도 급증하고 있다. '포춘 비즈니스 인사이트'는 글로벌 데이터 스토리지 시장이 2023년 2,473억2,000만 달러에서 2030년 7,779억8,000만 달러로 성장해 시장 규모가 거의 두 배 가까이 늘어날 것으로 전망했다. 최대 3회.

이 두 데이터를 비교하면 데이터 스토리지의 성장률이 데이터 센터의 성장률보다 훨씬 높다는 것을 알 수 있습니다.

첫째, AI 시대의 도래로 인해 새로운 데이터 센터에 대한 새로운 요구 사항이 제시되었습니다. 데이터 스토리지 기능이 구축의 초점이 되었습니다. 둘째, 데이터 스토리지 확장에 대한 수요가 주요 원동력이 되었습니다. 데이터센터 건설.

이로부터 우리는 새로운 결론을 내리는 것이 어렵지 않습니다. AI 시대의 발전은 필연적으로 데이터 저장 분야의 급속한 발전을 촉진할 것입니다. 데이터 스토리지 분야의 핵심 제조업체, 특히 시장 수요 급증 속에서 비즈니스 성장의 가장 큰 부분을 차지하게 될 Seagate로 대표되는 핵심 기술 소유자는 시장에서 더욱 유망한 미래를 맞이하게 될 것입니다.

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AI 물결 속 HDD의 독보적인 위치

사실 지난 몇 년간 업계에서는 HDD가 SSD로 완전히 대체될 것이라는 일반적인 오해가 있었습니다. -클라우드 스토리지를 달성하기 위한 용량 HDD. 이러한 시장 수요의 출현으로 인해 데이터 센터 HDD 제품의 성장률은 SSD만큼 높아졌습니다.

실제로 HDD로 대표되는 빅데이터 수요와 SSD로 대표되는 빠른 데이터 수요가 지속적으로 확대되고 있습니다. 특히 AI 시대가 도래하면서 HDD에 대한 수요가 나날이 늘어나고 있다.

Seagate Technology가 후원하고 IDC(International Data Corporation)가 발표한 "Digital World - From Edge to Core" 백서에서는 클라우드 데이터 센터가 새로운 기업 데이터 저장소가 될 것으로 예측합니다. IDC는 2025년까지 전 세계에 저장된 데이터의 49%가 퍼블릭 클라우드 환경에 있을 것으로 예측합니다. 인공지능 대화는 주로 프로세서와 클라우드 스토리지에 초점을 맞추는 반면, 클라우드 스토리지는 HDD에 더 많이 의존하기 때문입니다. 인공지능이 생성한 데이터를 저장하려면 앞으로 더 많은 HDD가 필요할 것이다.

지난 45년 동안 하드 드라이브 산업이 이토록 빠르게 발전했다는 것은 상상할 수 없는 일입니다. 1980년대에는 5.25인치 하드 드라이브가 500만 바이트의 데이터만 저장할 수 있었고, 2023년에는 Seagate의 새로운 기술이 등장했습니다. 이 제품은 지난 7월 일부 고객에게 블록당 최대 30TB의 저장 용량을 제공하도록 출시되었습니다.

업계에 더 많은 상상의 여지를 만들어주는 것은 데이터 저장 기술의 도약입니다. 그러나 인공 지능의 물결로 인해 데이터 스토리지에 대한 수요가 엄청나게 증가하고 있습니다. 아마도 현재 쉽게 사용할 수 있는 하드 드라이브는 앞으로 몇 달 내에 "희귀한" 제품이 될 것입니다.

Forbes는 최근 기사에서 하드 드라이브 제품 출하량이 2020년부터 2028년까지 900% 증가할 것이라고 예측했습니다. 이는 클라우드 서비스 제공업체가 충분한 데이터 저장 공간을 구매하지 못하면 인공 지능 성장 요구 사항을 충족하지 못할 수도 있음을 의미합니다.

현재 기계식 하드 드라이브 시장 구조로 볼 때 이는 시장 집중도가 높은 시장이며 Seagate가 1위를 차지하고 있습니다. 이들의 제품 혁신 역량은 데이터 스토리지 전체 분야의 개발 속도를 어느 정도 결정하며, AI 시대의 업그레이드 및 진화 속도에 더욱 영향을 미칠 것입니다.

인공지능이 있는 곳에 데이터가 있습니다. 데이터가 있는 곳에 데이터 저장소가 있습니다. AI 시대가 도래함에 따라 기계식 하드 드라이브로 대표되는 데이터 스토리지에도 올바른 가치 포지셔닝을 주어야 합니다.

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