Se si considera l’intelligenza artificiale (AI) come una moda passeggera, ci si sbaglia di grosso. Le aziende di tutto il mondo stanno investendo cifre enormi per integrare l’AI nei loro processi. Tuttavia, non è tutto oro quel che luccica. Questo articolo esplora come le imprese affrontano questa rivoluzione tecnologica e quali sfide si presentano lungo il percorso.
1. L’esplosione degli investimenti nell’AI
Secondo ricerche recenti, i fornitori di cloud hyperscaler prevedono di spendere un incredibile $1 trillion in hardware ottimizzato per l’AI entro il 2028. Questo rappresenta un cambiamento radicale nel modo in cui le aziende operano. In Asia, ad esempio, le prime 100 aziende stanno destinando il 50% del loro budget IT all’intelligenza artificiale.
Tuttavia, non basta investire enormi somme di denaro per garantire il successo dei progetti AI.
Infatti, secondo Gartner, quasi un terzo dei progetti AI viene abbandonato poiché non riesce a generare valore per il business. Pertanto, è importante comprendere come le organizzazioni possano ottimizzare le loro chance di successo nell’implementazione dell’AI e come possano valutare le loro esigenze di archiviazione per supportare questi progetti.
2. Le esigenze di archiviazione dell’AI
Per comprendere le sfide legate all’AI, è fondamentale analizzare le sue esigenze in termini di elaborazione e archiviazione. L’AI può essere suddivisa in due categorie principali: training e inference. Durante il training, i modelli vengono addestrati su dataset di riferimento, mentre nell’inference, i modelli già addestrati eseguono analisi su dati mai visti prima.
Le esigenze non si fermano qui. Prima di arrivare al training, è necessario un processo cruciale di raccolta e preparazione dei dati. Questi dati possono variare enormemente, da dati non strutturati a dati archiviati in data warehouse. La preparazione di questi dati è un processo complesso e può richiedere tempo, rendendo necessaria una pianificazione attenta. Inoltre, l’archiviazione dei dati per l’AI è estremamente affamata di risorse.
3. L’energia e le risorse richieste dall’AI
Contrariamente a quanto si possa pensare, l’AI non è solo una questione di dati. L’energia richiesta per l’elaborazione AI è oltre 30 volte superiore a quella necessaria per software tradizionali. Ciò implica che le richieste energetiche per i data center sono destinate a raddoppiare entro il 2030.
Ogni watt utilizzato per l’archiviazione riduce il numero di GPU che possono essere alimentate, il che è cruciale per il funzionamento ottimale dei cluster AI.
Per affrontare tali sfide, le aziende stanno puntando sempre più su flash storage, in particolare su soluzioni come i quad-level cell (QLC) flash, che offrono accesso rapido e una densità di dati notevole. Inoltre, molte aziende stanno esplorando l’integrazione del cloud per gestire i loro carichi di lavoro AI, consentendo una maggiore flessibilità e portabilità dei dati.
In conclusione, per avere successo nell’era dell’AI, è fondamentale che le aziende investano non solo nel giusto hardware e nelle giuste competenze, ma anche che comprendano le enormi esigenze di archiviazione e energetiche necessarie per alimentare i loro progetti AI. Con una pianificazione e una strategia adeguate, le organizzazioni possono massimizzare le loro possibilità di successo in questo settore in rapida evoluzione.
