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最新調査が示すAIインフラの新たな経済性

ウエスタンデジタル（WD）は、IDCによる最新のグローバル調査に協賛し、AIインフラがどのように再構築されているのかを探りました。これまでの議論は、主にコンピュート性能に集中していましたが、今回の調査ではデータの蓄積とその重要性が際立っています。企業がAIを大規模に導入する際のカギは、処理後も継続的に保持されるデータにあります。

データストレージの要件が変化

最近のホワイトペーパー「Built for Scale: The Enduring Role of HDDs in the AI Era」によると、企業はデータ生成の増加に伴い、ストレージに対する要件が大幅に拡大しています。これにより、AIワークロード向けに過去データを再活用しようとする動きが強まっています。企業は新たに得たデータに対し、より長期間その価値を保持しようとしており、この要素がAIインフラの設計及び経済性に影響を与えています。

調査に参加した企業の94.7%は、過去12か月でAI導入によるデータ量の増加を報告しています。また、61%はデータ量が25%以上増加したとし、74%は今後3年間でさらなる増加を見込みます。これにより、企業でのデータレイクの容量も85.4%が増加していると回答しています。

新たなデータ価値の創出

本調査では、データの保持期間が延び、その価値が高まっていることが判明しました。約95%の企業がAIによって組織内のデータの価値が向上したと答え、74.3%はデータの保持期間が長期化したと回答しています。また、75.9%がAIワークロードをサポートするために、アーカイブ済みデータを再度オンラインに戻しています。これに伴い、データの価値創出の可能性が広がり、AIが要求するデータの質が一層重要視されています。

ストレージの全体的な設計が必要

調査データによれば、エンタープライズデータの74.6%は、ウォーム、クール、コールドの各ストレージ階層に保存されています。さらに、データレイクの60%以上はコールドデータや低頻度アクセスデータが占めており、98.2%の企業がストレージ選定においてテラバイトあたりの総保有コスト（TCO）が重要だと回答しています。これらの示唆は、AIインフラの設計が単なるストレージの選定にとどまらず、システム全体として考慮する必要があることを強調しています。

WDのアーヴィング・タンCEOは「AIを駆動するのはデータであり、大規模なデータを保存し、管理、活用する基盤が必要です」と語り、この基盤の重要性を訴えています。また、「コンピュート要件は変わりうるが、AIの進化にはデータの管理が不可欠である」と強調しています。

まとめ

今回の調査結果は、AIインフラが新たなデータの複合的成長サイクルを生み出し、過去データが新しい価値を持つ可能性を高めていることを示しています。企業がこの変化に適応し、ストレージ要件の拡大にどう向き合うかが、今後のAIの成功を左右する重要な要素となるでしょう。AIインフラの設計とデータ管理の新たなアプローチがますます求められる中、企業は共にこの波に乗り、持続可能なデータ経済を築く必要があります。

詳細な調査内容は、こちらからご覧いただけます。

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