Riassunto:
Secondo Digitimes,
il CEO di Western Digital ha dichiarato senza mezzi termini in una recente conferenza sugli utili che l'intelligenza artificiale è essenzialmente un sistema di dati e che qualsiasi carico di lavoro genererà enormi quantità di dati, il che offre opportunità di mercato per gli HDD che sono più durevoli della potenza di calcolo. La visibilità degli ordini dei suoi sette principali clienti principali è stata programmata dal 2030 al 2031.
Questo giudizio si riflette direttamente sulla capacità produttiva. La capacità di produzione di HDD di Western Digital nel 2026 è stata esaurita e l'accordo di fornitura a lungo termine è stato addirittura firmato fino al 2028. I ricavi dell'azienda nel primo trimestre dell'anno fiscale 2027 sono aumentati del 55% su base annua e le sue previsioni per il prossimo trimestre hanno superato di gran lunga le aspettative. Tuttavia, il management ha ammesso che le entrate e le spedizioni sono ancora limitate dalla capacità di offerta, non dalla domanda insufficiente.
L'impatto dell'intelligenza artificiale sullo storage va ben oltre la semplice necessità di HBM e SSD ad alta velocità per le GPU.
La GPU è responsabile dell'addestramento e dell'inferenza, l'SSD di livello aziendale gestisce i dati importanti e l'HDD salva set di dati di addestramento, versioni storiche, registri, video e backup.Mentre l'intelligenza artificiale passa dall'addestramento all'inferenza, attività come la gestione della cache KV vengono spostate dalla costosa memoria GPU allo spazio di archiviazione condiviso ad alte prestazioni, aumentando ulteriormente i requisiti di capacità.
Quando si tratta di configurazioni autonome, il divario è estremamente ampio. La configurazione di archiviazione di un singolo server AI arriva fino a 1,7 TB, mentre un server tradizionale ha solo 0,5 TB. Il primo è più di tre volte il secondo.
Quando i fornitori di cloud e le imprese su larga scala espandono i cluster AI, l'elenco degli acquisti non includerà mai solo i server GPU. L'implementazione, l'archiviazione e la conservazione a lungo termine di enormi quantità di dati sono i veri amplificatori delle esigenze di archiviazione.
In altre parole, la GPU determina la velocità con cui l'intelligenza artificiale può calcolare, ma lo spazio di archiviazione determina quanto lontano può arrivare l'intelligenza artificiale. Senza una capacità sufficiente, non importa quanto potente sia il cluster di elaborazione, non può funzionare in modo efficiente.
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