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Lo storage aziendale è diventato il vero collo di bottiglia dell’Intelligenza Artificiale, e a dirlo non è un osservatore qualsiasi ma una ricerca commissionata da Seagate a Recon Analytics su 2.712 responsabili tecnologici. Il quadro che ne esce è abbastanza netto: quasi tutte le organizzazioni si aspettano di dover conservare molti più dati nei prossimi anni, ma solo una minoranza si sente davvero attrezzata per farlo. E la questione, va detto subito, non riguarda soltanto quanti terabyte si riescono a mettere in fila.
Dataset, checkpoint, risultati delle elaborazioni, informazioni usate per addestrare i modelli: ognuna di queste categorie ha esigenze diverse di accesso e di conservazione. Alcune servono subito, altre possono restare in disparte per mesi. Ed è proprio qui che lo storage smette di essere un dettaglio logistico e comincia ad assomigliare sempre di più alle risorse di calcolo, con tutto quello che ne consegue in termini di costi, consumi energetici e progettazione dei sistemi.
I numeri della ricerca Seagate raccontano una distanza concreta
Il 99% degli intervistati prevede una crescita delle necessità di archiviazione nell’arco dei prossimi tre anni. Solo il 38%, però, considera la propria azienda completamente pronta. La forbice è evidente: i carichi legati all’Intelligenza Artificiale corrono più veloce delle infrastrutture che dovrebbero reggerli.
Sul fronte dei ritorni economici il clima resta comunque positivo. L’86% dei partecipanti associa agli investimenti in AI ritorni moderati o significativi, mentre il 33% parla di benefici finanziari o operativi già misurabili, non promesse future. Quanto alle aspettative di crescita, quasi sette intervistati su dieci stimano un aumento dei requisiti di archiviazione dati pari almeno al 26%, e il 32% ritiene possibile addirittura un incremento superiore al 50%.
Il 98% attribuisce allo storage un’importanza strategica. Che poi, tradotto in pratica, significa una cosa sola: non basta comprare più spazio. Bisogna decidere quali dati vanno tenuti su supporti rapidi, quali possono finire su soluzioni meno costose e quali devono restare recuperabili per elaborazioni successive.
Le difficoltà attuali sono già visibili. Il 43% dei responsabili indica proprio lo storage tra i principali ostacoli all’adozione dell’AI, davanti alla capacità di calcolo citata dal 27% e ai vincoli energetici segnalati dal 24%. Pesa anche la qualità delle informazioni: il 53% considera problematica la loro preparazione. Nessun acceleratore, per quanto potente, riesce a rimediare a dataset incompleti, mal organizzati o troppo lenti da raggiungere.
Consumi, durata dell’hardware e classificazione dei dati
C’è poi il capitolo sostenibilità, che nelle sale server sta diventando ingombrante quanto i costi. Il 77% delle organizzazioni coinvolte riferisce ritardi o modifiche ai propri piani di espansione per ragioni ambientali. Il consumo energetico dell’hardware di storage è il fattore più citato, indicato dal 62% degli intervistati. Gestire la capacità futura, insomma, è anche una faccenda di efficienza operativa pura e semplice.
Alla voce durata delle apparecchiature i numeri raccontano la stessa sensibilità. Il 55% dei partecipanti considera la vita utile dell’hardware un elemento rilevante per la sostenibilità, e il 97% ritiene che allungare il ciclo di utilizzo delle infrastrutture porti benefici ambientali significativi.
Dentro un’architettura AI, quindi, la classificazione dei dati conta quanto la capacità fisica. Le informazioni consultate ogni giorno hanno bisogno di prestazioni elevate, mentre materiale storico o risultati che si recuperano raramente possono tranquillamente seguire percorsi diversi e meno onerosi. Separare i livelli evita che ogni singolo file debba per forza occupare il supporto più costoso e veloce a disposizione.
La ricerca Seagate porta a una considerazione che allarga il perimetro del discorso: l’adozione dell’AI non si misura solo contando GPU, modelli e potenza di calcolo. Conservare, organizzare e recuperare le informazioni fa parte a pieno titolo della qualità del servizio che i sistemi intelligenti riescono a offrire. Per le aziende la progettazione dello storage entra così direttamente nelle scelte sull’evoluzione delle applicazioni AI, perché stabilisce quanto facilmente i dati possano trasformarsi in una risorsa davvero utilizzabile.
Fonte: TecnoAndroid
