VAR'larımız, Entegratörlerimiz, Satıcılarımız ve diğer kanal iş ortaklarımıza ürün eğitimi, satış ve pazarlama kaynakları, anlaşma kaydı ve daha fazlasına erişim sağlar.
Büyük Ölçekte Yapay Zekaya Kurumsal Veri Altyapısını Hazırlama
Yapay zeka iş yükleri, çok büyük miktarda yapılandırılmış ve yapılandırılmamış veri üretir. Eğitim, çıkarım ve yeniden eğitim döngülerini desteklemek için işletmelerin sürekli veri büyümesini kaldırabilecek ölçeklenebilir, yüksek kapasiteli depolama alanına ihtiyacı vardır.
Veri olmadan, hem de bol miktarda veri olmadan yapay zeka başarısı mümkün değildir.
Yeterli ve verimli veri depolama olmadan büyük veri kümeleri de mümkün değildir. Yapay zeka iş yükleri, eğitim veri kümelerinden ve çıkarım kayıtlarından meta verilere, gömülü vektörlere ve model çıktılarına kadar sürekli veri akışları oluşturur. Üretken yapay zeka ve büyük dil modelleri (LLM'ler) yaygınlaştıkça, kurumsal verilerin hacmi ve çeşitliliği de katlanarak artmaktadır. Bu hızlı ölçeklendirme, sürekli veri alımını, yüksek hızlı erişimi ve zaman içinde güvenilir saklamayı sağlayabilen depolama mimarileri gerektirmektedir.
Veriler yapay zekayı destekler ve yüksek kapasiteli sabit diskler verileri korur.
Bu bulgular, araştırma şirketi Recon Analytics'in 2025 yılında yaptığı bir anketle net bir şekilde ortaya konuyor.
Küresel anket, çeşitli sektörlerdeki işletmelerin yapay zekayı desteklemek için altyapılarını nasıl uyarladıklarına dair ayrıntılar sunuyor. Ankete katılanlar, halihazırda yapay zeka kullanan veya kullanmayı planlayan kuruluşları temsil ediyor ve depolama talepleri, ölçeklendirme zorlukları ve kurumsal veri altyapısının geleceği hakkında bilgi sunuyorlar.
Seagate tarafından yaptırılan küresel ankette 1.062 katılımcı yer almıştır. Bunlar, yıllık geliri 10 milyon doların üzerinde olan, mevcut depolama kullanımı 50 terabaytın (TB) üzerinde olan, yapay zekayı benimsemiş veya önümüzdeki üç yıl içinde benimsemeyi planlayan ve Amerika Birleşik Devletleri, Çin, Birleşik Krallık, Güney Kore, Singapur, Fransa, Hindistan, Japonya, Tayvan ve Almanya'da bulunan şirketlerde depolama altyapısı rollerinde çalışan BT depolama alıcıları ve karar vericileridir.
Araştırma, yapay zeka kullanımının altyapı öncelikleri, veri saklama ve veri yönetimi üzerindeki etkilerine odaklandı. Sonuçlar, yapay zekanın önümüzdeki üç yıl içinde altyapı ihtiyaçlarını nasıl etkileyeceğine ışık tutuyor.
Küresel Anket Bulguları: Yapay Zekanın Benimsenmesi Veri Altyapısını Nasıl Dönüştürecek?
Recon Analytics'in son araştırması, işletmelerin yapay zeka çağı için veri ekosistemlerini planlama biçiminde önemli bir değişimi ortaya koyuyor. Yapay zekayı izole bir girişim olarak ele almak yerine, kuruluşlar artık yapay zekanın hızlanan benimsenmesine yanıt olarak depolama stratejilerini, kaynak tahsisini ve uzun vadeli altyapı tasarımını yeniden değerlendiriyor. Bu anket, küresel BT liderlerinin veri büyümesinin, veri saklama gereksinimlerinin ve performans beklentilerinin her zamankinden daha hızlı artacağı bir geleceğe nasıl hazırlandıklarını ortaya koyuyor.
2028'e Kadar Yapay Zeka Veri Büyümesi: Yapay Zeka Depolama Talebi Neden Artıyor?
Her şeyden önce, anket yapay zeka kullanımının 2028 yılına kadar veri depolama talebinde katlanarak artışa yol açtığını gösterdi.
Ağırlıklı olarak bulut depolama kullanan şirketlerden gelen katılımcıların %61’i, önümüzdeki üç yıl içinde şirketlerinin bulut tabanlı depolama kapasitesinin %100’ün üzerinde artırılması — yani iki katına çıkarılması — gerektiğini söyledi.
Şekil 1. Şirketlerinde yapay zeka veri yönetimi için öncelikle bulut depolama kullanan katılımcıların %61'i, depolama ihtiyaçlarının %100 veya daha fazla artmasını bekliyor.
Uzun Süreli Veri Saklamanın Yapay Zeka Doğruluğunu ve Güvenilirliğini Artırmasının Nedenleri
Yapay zekâ uygulamaları benzeri görülmemiş veri üretimine yol açtıkça, kuruluşlar ne kadar çok veri biriktirirse, yapay zekânın beklendiği gibi çalıştığını o kadar çok doğrulayabilirler. Şirketler, eğitim veri kümeleri, model kontrol noktaları, istemler ve yanıtlar gibi davranışsal verilere erişim sayesinde algoritmaları inceleyebilir ve yapay zeka karar verme süreçlerini daha iyi anlayıp geliştirebilirler. Veri merkezlerinin sunduğu ölçek ve verimlilik olmadan yapay zekanın sahip olduğu potansiyel sınırlı kalacaktır, zira devasa veri kümelerini depolama ve geri getirme becerisi yapay zekanın başarısının merkezinde yer almaktadır.
Yapay zekâ başarısını belirleyen tek şey depolama alanı miktarı değil. Veri saklama süresi de önemlidir.
Finans, sağlık, üretim ve kamu sektörü gibi sektörler, uyumluluk gereksinimlerini ve denetim ihtiyaçlarını karşılamak için uzun vadeli müşteri sadakatine bağımlıdır. Tarihsel verilerin saklanması, yönetişim çerçevelerini güçlendirir, düzenleyici raporlamayı destekler ve yapay zeka çıktılarının zaman içinde daha doğru olmasını sağlar.
Yapay zekâ teknolojisini benimsemiş işletmelerde çalışan anket katılımcılarının %90’ı, daha uzun veri saklama sürelerinin yapay zekâ çıktılarının kalitesini artırdığına inanmaktadır.
Şekil 2. Günümüzde yapay zeka kullanan şirketlerin %90'ı, geçmişe ait daha fazla verinin saklanmasının model doğruluğunu artırdığına inanıyor.
Bu bulgu, verilerin daha uzun süre saklanmasıyla daha güvenilir yapay zeka içgörüleri arasında bir ilişki olduğunu gösteriyor. Bu, birkaç faktörle desteklenebilir. Birincisi, sürekli yinelemeli işleme, yapay zeka algoritmalarının çalışma biçimine özgüdür. İçerik çıktıları, modele geri beslenerek modelin doğruluğunu artırır ve yeni modellerin kullanılmasını sağlar. Ham veri kümeleri ve sonuçlar, daha fazla geliştirme ve yeni iş akışları için kaynak olur.
Güvenilir Yapay Zekada Veri Soy Ağacı, Uyumluluk ve Fikri Mülkiyet Korumasının Rolü
Ancak veri kümelerini daha uzun süre saklamak, şirketin fikri mülkiyetini koruduğu için diğer kritik iş işlevlerine de hizmet eder. Modelin orijinal veri kümelerinin ve süreçlerinin 'kayıtlarını' tutar ve gerektiğinde (örneğin, yasal bir sürecin parçası olarak) sonuçların açıklamasını sağlar.
Bu makbuzlar, veri soy ağacını oluşturarak, verilerin girişten çıkışa kadar izlediği yolculuğun net bir kaydını ortaya koymaktadır. Veri soy ağacı, kuruluşların veri kümelerinin kaynağını ve kullanımını izlemesine olanak tanır, böylece yapay zeka modelleri doğru verilere dayanarak oluşturulur. Bu, yapay zeka sistemlerinin tamamen denetlenebilir olmasını sağlar ve hem mevzuata uyumu hem de iç hesap verebilirliği destekler.
Ayrıca, şirketler daha uzun süre daha fazla veri depolamayı tercih edebilirler çünkü yarının algoritmalarının dünün verilerinden hangi yeni ve değerli içgörüleri ortaya çıkarabileceğini bugünden bilemeyeceklerinin farkındadırlar. Daha uzun veri saklama süresi, henüz geliştirilmemiş yapay zeka modelleri tarafından eski verilerin işlenmesine olanak tanır. Bu nedenlerden dolayı, verilerin daha uzun süre saklanması, yapay zekanın sağlayabileceği iş değerini artırır.
İlgili bir bulguda, altyapı karar vericileri, güven oluşturmak için uzun süreli veri saklamayı şart olarak görüyorlar; bu da yapay zekâdan elde edilen içgörülerin değerinin az olmasının önündeki kritik bir temel oluşturuyor.
Şirketlerinde yapay zeka kullanan katılımcıların %88'i, güvenilir yapay zekanın benimsenmesinin daha uzun süre daha fazla veri depolama ihtiyacını artırdığına inanıyor.
Şekil 3. Şirketlerinde bugün yapay zekâ kullanan katılımcıların %88'i, güvenilir yapay zekânın benimsenmesinin, daha uzun süreler boyunca daha fazla veri depolama ihtiyacını gerektirdiğini belirtti.
Seagate, güvenilir yapay zekayı, güvenilir girdiler kullanan ve güvenilir içgörüler üreten yapay zeka veri iş akışları ve modelleri olarak tanımlar. Güvenilir yapay zeka, aşağıdaki kriterleri karşılayan veriler üzerine inşa edilmiştir:
Yüksek kalite ve doğruluk
Açık yasallık, mülkiyet ve menşe
Güvenli depolama ve koruma
Algoritma tarafından açıklanabilir ve izlenebilir dönüşümler.
Veri işleme süreçlerinden tutarlı ve güvenilir sonuçlar elde edilmesi.
Ölçeklenebilir depolama altyapısı, yapay zeka sistemleri tarafından kullanılan büyük miktarda veriyi düzgün bir şekilde yönettiği, depoladığı ve güvence altına aldığı için güvenilir yapay zekayı destekler.
Güvenilir yapay zekâ oluşturmanın bir parçası olarak, ankete katılanların %80’i checkpointing’in önemini vurguladı.
Kontrol noktası: Sık Model Anlık Görüntülerinin Alınması Neden Güvenilir ve Yüksek Kapasiteli Sabit Disk Depolama Alanına Bağlıdır?
Kontrol noktaları, eğitim süreci boyunca birçok noktada modelin mevcut durumunun (verileri, parametreleri ve ayarları) anlık görüntüleri gibi işlev görür. Düzenli aralıklarla kaydedilen anlık görüntüler, modelin ilerleyişinin kaydını tutar ve beklenmedik kesintilerden kaynaklanan veri kaybına karşı koruma sağlar.
Ankete göre, 100 PB'den fazla depolama alanı kullanan şirketler, kontrol noktalarını günlük ila haftalık olarak kaydedip yedekliyor ve bunların %87'si bu kontrol noktalarını bulutta veya sabit diskler ve SSD'lerin bir karışımında saklıyor.
Bu ölçekte kontrol noktası oluşturmayı desteklemek için, işletmelerin model ilerlemesini aksatmadan sürekli yazma faaliyetini sürdürebilecek depolama sistemlerine ihtiyaçları vardır. Yüksek kapasiteli sabit diskler ve hibrit bulut mimarileri, bu hızlı anlık görüntü döngülerini sürdürmek için gereken güvenilirliği ve maliyet verimliliğini sağlar. Organizasyonlar, kontrol noktalarını sürekli olarak yakalayarak ve koruyarak eğitim ilerlemesini güvence altına alabilir, kesintilerden kaynaklanan toparlanmayı hızlandırabilir ve istikrarlı, öngörülebilir yapay zeka geliştirme iş akışlarını sürdürebilir.
Depolama: Ölçeklenebilir ve Maliyet Etkin Yapay Zeka Sistemlerinin Arkasındaki Gizli Etken
Bilgi işlem ve enerji, yapay zekanın benimsenmesi tartışmalarında popüler temalardır. Ancak Recon Analytics anketine göre depolama alanı en kritik etken.
Altyapı alıcıları açısından veri depolama, yapay zeka altyapısının güvenlikten sonra en önemli ikinci parçası olarak yer aldı. Önem sırasına göre güvenlik ve depolamayı veri yönetimi, ağ kapasitesi, işlem gücü, düzenlemeler, LLM'nin uygulanabilirliği ve enerji izledi.
Ankete katılanların üçte ikisi (%66), depolama alanını yapay zekayı mümkün kılan en önemli dört faktör arasında ikinci, benimsenmenin önündeki en önemli dördüncü engel olarak sıraladı.
Şekil 4. Altyapı karar vericilerinin %66'sı, yapay zekayı mümkün kılan en önemli dört bileşen arasında depolamayı ikinci en önemli bileşen olarak sıraladı. Ayrıca depolamayı yapay zeka dağıtımının önündeki en önemli dördüncü engel olarak sıralıyorlar.
“Anket sonuçlarına göre veri depolamaya yönelik talepte genel olarak bir artış yaşanacak ve sabit diskler açık ara önde olacak. Anket yaptığımız iş liderlerinin yapay zeka destekli verilerin giderek daha büyük bir bölümünü bulutta depolamayı planladıklarını göz önünde bulundurduğumuzda, bulut hizmetleri ikinci bir büyüme dalgasından faydalanmak için iyi bir konumda bulunuyor."
Recon'un kurucusu ve baş analisti Roger Entner, en önemli çıkarımı şu şekilde açıklıyor:
Yapay zekadan en iyi şekilde yararlanmak için işletmelerin ölçeklenebilir ve verimli veri depolamaya hazır olması gerekir. İster doğrudan ister bulut hizmetleri üzerinden olsun, yapay zekânın veriye olan bağımlılığı; rakipsiz kapasite, maliyet verimliliği ve sürdürülebilirlik sunan sabit disk sürücülerine dayanır — yani güvenilir yapay zekânın belkemiğini oluşturur.
Sabit diskler, büyük ölçekli yapay zeka depolaması için eşsiz TB başına maliyet avantajları sunar. Yüksek kapasiteli sabit diskler, ölçeklenebilirlik, enerji verimliliği ve sürdürülebilirlik arasında en uygun dengeyi sunarak işletmelerin bütçe veya güç kısıtlamalarını aşmadan depolama alanlarını genişletmelerine olanak tanır.
