W wielu przedsiębiorstwach inwestycje w sztuczną inteligencję są bezpośrednio powiązane z wynikami, takimi jak usprawnienie procesu podejmowania decyzji, przyspieszenie rozwoju produktów i zapewnienie bardziej spersonalizowanych doświadczeń użytkowników.
Pomyśl o tym, w jaki sposób firmy opracowują produkty na platformach i usługach opartych na chmurze. Przewaga konkurencyjna wynika nie z pojedynczej wiedzy, ale z gromadzenia wiedzy na przestrzeni lat, w tym interakcji z klientami, testów, błędów, opinii i ulepszeń. Im więcej wiedzy instytucjonalnej firma jest w stanie przyswoić i zastosować, tym szybciej może się rozwijać.
Systemy sztucznej inteligencji zaczynają działać w ten sam sposób. Na początku wyzwaniem było wytrenowanie modelu. W miarę dojrzewania wdrożeń ich wartość w coraz większym stopniu zależy od tego, jak skutecznie można zachować, uzyskać dostęp i ponownie wykorzystać dane zgromadzone w trakcie wcześniejszych interakcji i wyników. Początkowo praca wydaje się możliwa do wykonania, ale wraz z rozwojem wdrożeń oczekiwania rosną. Już nie wystarczy, aby systemy analizowały to, co się już wydarzyło. Oczekuje się, że będą się nieustannie uczyć, udoskonalać rekomendacje i dostosowywać doświadczenia w miarę napływu nowych danych. Model nadal ma znaczenie, ale równie ważna jest zdolność systemu do zapamiętywania tego, co już zobaczył, i przywracania tego, gdy zajdzie taka potrzeba.
Zachowania klientów, wcześniejsze wyniki i ewoluujące wzorce muszą być utrwalone i dostępne, a to zmienia przebieg rozmowy. Wydajność modelu nadal ma znaczenie, ale nie jest już najważniejszym czynnikiem. Istotniejszym pytaniem jest, czy sam system jest w stanie utrzymać ten kontekst w miarę jego ewolucji.
Przez lata dyskusje na temat sztucznej inteligencji koncentrowały się na modelach i obliczeniach. Organizacje inwestowały w procesory graficzne, zatrudniały naukowców zajmujących się danymi i koncentrowały się na szkoleniach. Proces wspierała pamięć masowa, przechowująca zbiory danych i działająca w dużej mierze w tle.
Teraz, gdy systemy te są już szeroko stosowane, widać coś jeszcze. Modele działają nieprzerwanie, a praca przesunęła się z tworzenia inteligencji na jej skalowanie. Często opisuje się to mianem sztucznej inteligencji agentowej — systemów, które nie tylko reagują na żądania, ale także przenoszą kontekst i bazują na tym, co już zrobiły.
Generują dane wyjściowe, korzystają z przechowywanych danych i bazują na wcześniejszych interakcjach. To, co wygląda na pojedyncze żądanie, często jest tylko jednym krokiem w trwającym cyklu pobierania kontekstu, udoskonalania odpowiedzi i wprowadzania nowych informacji do systemu.
Coraz częściej udoskonalenie systemu zależy od tego, jak skutecznie dane są przechowywane, dostępne i ponownie wykorzystywane w różnych przepływach pracy. W środowiskach o dużej skali — ogromnej, globalnie rozproszonej infrastrukturze chmurowej, w której działają te systemy — przechowywanie obiektów staje się systemem rejestrowania zgromadzonych danych. Zbudowany na dużą skalę na dyskach twardych, zapewnia trwałą i ekonomiczną podstawę, która umożliwia systemom AI zachowywanie kontekstu, rozszerzanie go w czasie i ciągłe doskonalenie.
Od archiwum do systemu ewidencyjnego
Gdy systemy zaczną działać w ten sposób, rola pamięci masowej zacznie się zmieniać. W procesie rozwoju produktu opinie klientów, wcześniejsze wyniki, dane testowe i wcześniejsze interakcje stale wpływają na to, co należy ulepszyć w następnej kolejności. Ten sam schemat można zaobserwować we wszystkich branżach, w których systemy sztucznej inteligencji opierają się na przechowywaniu i ponownym wykorzystywaniu danych.
Przechowywanie obiektów od dawna traktowane jest jako miejsce, do którego trafiają dane po tym, jak nie są już aktywnie wykorzystywane. Model ten sprawdzał się, gdy obciążenia pracą miały charakter epizodyczny. Jednak systemy sztucznej inteligencji, które stale się uczą i rozwijają, nie mają czystego punktu końcowego.
Każda interakcja pozostawia po sobie coś śladu. Wyniki kumulują się i po ich zachowaniu stają się częścią kontekstu roboczego systemu. Zamiast zniknąć, wyniki te pozostają dostępne obok wszystkiego, co było wcześniej, i kształtują to, co wydarzy się dalej. W miarę rozrastania się tych systemów, pamięć masowa obiektów zaczyna odgrywać coraz ważniejszą rolę — nie tylko jako repozytorium, ale jako warstwa, w której gromadzone dane są przechowywane, pozostają dostępne i można je włączyć z powrotem do aktywnych przepływów pracy w celu uzyskania przyszłych wyników.
Dane nadal przemieszczają się pomiędzy innymi poziomami. Informacje te są wprowadzane do pamięci, wciągane do warstw przetwarzania i wykorzystywane w czasie rzeczywistym — często więcej niż jeden raz w ramach jednego przepływu pracy. Ale ostatecznie gdzieś musi przetrwać. Musi pozostać łatwo dostępne, trwałe i gotowe do ponownego użycia.
Rola ta coraz częściej przypada pamięci obiektowej, która w chmurach hiperskalowalnych opiera się na dyskach twardych. W rzeczywistości ponad 90% pojemności centrów danych w chmurze znajduje się na dyskach twardych. Nie chodzi tu tylko o to, gdzie dane są umieszczane, ale także o to, gdzie muszą być przechowywane w odpowiedniej skali.¹ Pamięć masowa to sposób, w jaki sztuczna inteligencja zachowuje kontekst. W większej skali przestaje być kwestią drugoplanową i staje się elementem definiującym to, co system może zrobić.
Pytanie o dane uległo zmianie
W erze szkoleń pytanie o dane było proste: czy mamy ich wystarczająco dużo, aby zbudować użyteczny model?
W tego typu systemach pojawia się inne pytanie: czy system jest w stanie uzyskać dostęp do właściwych danych we właściwym czasie, często wielokrotnie w trakcie działania?
W tym miejscu przestaje być teorią. Widzisz, jak systemy raz po raz pobierają dane z przechowywanych danych i udoskonalają wyniki w miarę dodawania szerszego kontekstu. To, co wydaje się być pojedynczym zapytaniem, często jest w rzeczywistości serią wyszukiwań, z których każde opiera się na tym, co zostało już zapamiętane. W miarę dojrzewania tych systemów dane zaczynają odgrywać nową rolę. To, co znajduje się w pamięci masowej pomiędzy aktywnym użytkowaniem, nie pozostaje bezczynne. To część wiedzy systemu — wcześniejsze wyniki, interakcje i sygnały, które kształtują to, co wydarzy się dalej. Nagromadzony kontekst zaczyna mieć równie duże znaczenie jak sam model. W dużej skali obciążenia sztucznej inteligencji nadal generują ogromne ilości danych, ale duża ich część jest traktowana jako dane przejściowe — użyte raz i odrzucone — zamiast być czymś, na czym system może się oprzeć.
Tu pojawia się nowe ograniczenie. W miarę jak dane stają się zasobem długoterminowym, wyzwaniem nie jest już po prostu to, ile danych można przechowywać, ale ile z nich może pozostać dostępnych, trwałych i wielokrotnego użytku w miarę skalowania systemów.
Rynek już dostosowuje się do tej rzeczywistości. IDC prognozuje, że pojemność pamięci masowej obiektów będzie rosła w tempie 25,6% CAGR, co odzwierciedla rosnące zapotrzebowanie na trwałe i dostępne na dużą skalę dane.²
Kiedy pamięć masowa i obliczenia nie są ze sobą zsynchronizowane
Teoretycznie systemy sztucznej inteligencji są projektowane z myślą o wydajności. W praktyce utrzymanie tej wydajności staje się trudniejsze w miarę rozwoju firmy. Komputery stale się rozwijają, a modele stają się coraz bardziej zaawansowane i wydajne. W miarę dojrzewania wdrożeń ilość danych, które te systemy przechowują i na których polegają, rośnie jeszcze szybciej.
Organizacje stają się coraz lepsze w wyszukiwaniu i wykorzystywaniu informacji, wprowadzając właściwe dane do przepływów pracy we właściwym momencie. Jednocześnie jednak zakres tego, co chcą zachować, stale rośnie. Historyczne dane biznesowe, wcześniejsze wyniki, interakcje z klientami i zgromadzona wiedza organizacji stają się cenniejsze w miarę dojrzewania systemów. Coraz częściej jakość wyników uzyskiwanych przez system sztucznej inteligencji odzwierciedla głębię i zakres informacji, do których system ten ma dostęp.
Gdy wydajność jest niewystarczająca, instynktownie trzeba dodać więcej mocy obliczeniowej. Ale to nie zawsze rozwiązuje sedno problemu. Oprócz przetwarzania danych trudniejszym problemem jest utrzymanie dostępu do zgromadzonych danych, które nadają systemom kontekst, a także zapewnienie możliwości ich przechowywania, pobierania i ponownego wykorzystywania w miarę rozwoju systemów.
Ta nierównowaga zaczyna być widoczna również w planowaniu infrastruktury. W miarę jak systemy sztucznej inteligencji przechowują i ponownie wykorzystują coraz więcej danych, warstwa danych zaczyna odgrywać coraz większą rolę w decyzjach dotyczących architektury, które określają, jak skutecznie te systemy mogą się skalować.
Ostatecznie systemy stają się ograniczone nie przez to, jak szybko mogą działać, ale przez to, ile swojej historii mogą przenieść jako użyteczny stan.
Sprzęt pod oprogramowaniem
Decyzje dotyczące infrastruktury, jakie organizacje podejmują obecnie, zadecydują o tym, jak daleko faktycznie posuną się ich systemy sztucznej inteligencji.
Duża część z nich jest określana jako zdefiniowana programowo, a znaczna część zachowania systemu jest kształtowana przez sposób dystrybucji i dostępu do danych. Jednak w miarę jak wdrażanie staje się coraz bardziej skalowalne, trudniej ignorować inną rzeczywistość — to, jak daleko te systemy mogą się rozrosnąć, ostatecznie zależy od sprzętu, na którym są oparte.
Infrastruktura AI działa na wielu warstwach. Pamięć podtrzymuje to, co dzieje się teraz. Pamięć Flash umożliwia szybki dostęp tam, gdzie opóźnienie ma znaczenie. Oba rozwiązania, obiektowa pamięć masowa oparta na dyskach twardych, stanowią trwałą podstawę, na której dane pozostają dostępne do długoterminowego użytku.
W miarę jak systemy stają się coraz bardziej ciągłe, rozróżnienie to staje się coraz wyraźniejsze. Poziomy wydajności obsługują natychmiastowe przetwarzanie, natomiast pamięć masowa obiektów zapewnia, że to, co już nastąpiło, pozostaje dostępne. Ponieważ systemy te nieustannie generują i ponownie wykorzystują duże ilości nieustrukturyzowanych danych, nie da się ich utrzymać wyłącznie w oparciu o poziomy wydajności. W miarę jak gęstość, trwałość i skala przestają być czynnikami drugoplanowymi i stają się ograniczeniami centralnymi, dyski twarde pozostają kwestią kluczową.
Oprogramowanie kształtuje zachowanie systemu. Sprzęt decyduje, co może wiedzieć.
Dlaczego gęstość staje się czynnikiem decydującym
Każda inwestycja w sztuczną inteligencję prędzej czy później napotyka na to samo pytanie: w jaki sposób system może się rozwijać, nie wyprzedzając jednocześnie infrastruktury, na której się rozwija? Odpowiedź na to pytanie tkwi w gęstości przechowywania danych. Prawdziwym ograniczeniem w dziedzinie sztucznej inteligencji w przedsiębiorstwach jest ciągłość, a nie moc obliczeniowa. Możliwość przechowywania większej ilości danych bez konieczności rozbudowy infrastruktury ma bezpośredni wpływ na skalę, w jakiej można rozbudować system.
W większej skali efekt się kumuluje. W przypadku wdrożenia o pojemności jednego eksabajta platforma Mozaic™ 4+ firmy Seagate zwiększa wydajność infrastruktury o około 47% w porównaniu ze standardowymi wdrożeniami o pojemności 30 TB, jednocześnie zmniejszając powierzchnię centrum danych i zużycie energii.3
Decyzja dotycząca infrastruktury i decyzja biznesowa okazują się być takie same. Wartość systemów, które zachowują zdobytą wiedzę, sprawnie ją odzyskują i wykorzystują ponownie w milionach interakcji, wzrośnie. Systemy oparte na infrastrukturze, która traktuje dane jako przejściowe, prędzej czy później osiągną poziom plateau. Nie dlatego, że modele są błędne, ale dlatego, że fundamenty pod nimi nie są w stanie udźwignąć ciężaru.
Pamięć masowa to sposób, w jaki sztuczna inteligencja gromadzi wiedzę — a na dużą skalę zachowany kontekst kształtuje, w jakim stopniu system może uczyć się z własnej przeszłości, dostosowywać się i dostarczać wartość biznesową.
Dowiedz się, jak wielowarstwowe architektury pamięci masowej oparte na dyskach twardych obsługują pamięć masową obiektów na dużą skalę.
Bibliografia
- Seagate Technology, „Obciążenia robocze w centrum danych Seagate obsługiwane wyłącznie przez hybrydowe systemy pamięci masowej i dyski twarde”, Seagate U.S.,
https://www.seagate.com/blog/seagate-data-center-workloads-hdd-hybrid-storage/
- IDC, Prognoza dla pamięci masowej obiektów na lata 2024–2028: Aktualizacja i prognoza światowego rynku pamięci masowych opartych na plikach i obiektach na rok 2024.
- Seagate Technology, „Seagate dostarcza dyski twarde o największej pojemności w branży dzięki technologii Mozaic 4+ nowej generacji”, 3 marca 2026 r.
https://www.seagate.com/stories/articles/seagate-oferuje-dyski-twarde-o-największej-pojemności-w-branży-z-nową-generacją-mozaic-4/
