Odaily स्टार डेली के अनुसार, वेस्टर्न डिजिटल (WD) के मुख्य उत्पाद अधिकारी अहमद शिहाब का कहना है कि जैसे-जैसे कृत्रिम बुद्धिमत्ता के अवसंरचना का तेजी से विस्तार हो रहा है, स्टोरेज क्षेत्र की मुख्य प्रतिस्पर्धा केवल फ्लैश (Flash) और मैकेनिकल हार्ड डिस्क (HDD) के बीच की लड़ाई नहीं है, बल्कि लंबे समय तक आर्थिक रूप से स्केलेबल AI स्टोरेज आर्किटेक्चर बनाने की क्षमता पर है। वर्तमान में AI उद्योग एक महत्वपूर्ण समस्या का सामना कर रहा है: क्या इस साल चुना गया स्टोरेज आर्किटेक्चर, भविष्य में डेटा के पैटाबाइट (PB) से लेकर एक्साबाइट (EB) स्तर तक के विस्तार को संभाल पाएगा? उनका मानना है कि कई AI अवसंरचनाएँ प्रदर्शन की कमी के कारण विफल नहीं होतीं, बल्कि डेटा स्केल के बढ़ने के बाद लागत संकट में पड़ जाती हैं।
अहमद शिहाब का मानना है कि AI डेटा का निरंतर वृद्धि हो रही है, जिसमें मॉडल ट्रेनिंग डेटा, इन्फरेंस डेटा, उपयोगकर्ता इंटरैक्शन रिकॉर्ड, कॉम्प्लायंस डेटा और सिंथेटिक डेटा शामिल हैं। यदि प्रारंभिक चरण में पूर्ण फ्लैश आर्किटेक्चर का उपयोग किया जाए, तो छोटे पैमाने पर इसकी आकर्षकता हो सकती है, लेकिन डेटा के मात्रा में वृद्धि के साथ, स्टोरेज लागत एक भारी बोझ बन जाएगी। फ्लैश और HDD प्रतिस्पर्धी प्रवृत्तियाँ नहीं हैं, बल्कि वे विभिन्न कार्यभारों के लिए पूरक प्रौद्योगिकियाँ हैं। मॉडल वेट, GPU ओवरफ्लो, KV कैश आदि जैसे उच्च प्रदर्शन वाले स्थितियों के लिए कम लेटेंसी वाला फ्लैश समर्थन आवश्यक है; जबकि ट्रेनिंग डेटासेट, लॉग, चेकपॉइंट, कॉम्प्लायंस रिकॉर्ड और बड़े पैमाने पर ऐतिहासिक डेटा जैसी दीर्घकालिक स्टोरेज की मांग के लिए, HDD का लागत-लाभदायक होना अधिक उपयुक्त है।
“AI स्टोरेज की जीत या हार यह निर्धारित करेगी कि कौन आर्थिक रूप से स्केलेबल क्षमता प्रदान कर सकता है,” शिहाब ने कहा, जिनके ग्राहक स्टोरेज समाधान चुनते समय केवल गति ही नहीं, बल्कि AI बिजनेस को विश्वसनीय और स्थायी तरीके से स्केल करने की क्षमता पर ध्यान देते हैं।
शिहाब ने बताया कि AI युग के स्टोरेज आर्किटेक्चर में एकल स्टोरेज मीडियम पर निर्भरता के बजाय अधिक स्तरीकरण होगा। "फ्लैश मेमोरी क्रिटिकल मोमेंट्स के लिए प्रदर्शन के लिए जिम्मेदार है, जबकि HDD डेटा लाइफसाइकिल के लिए जिम्मेदार है।" AI इंफ्रास्ट्रक्चर के स्केलिंग चरण में, स्टोरेज लागत केवल ऑपरेशनल खर्च नहीं रही है, बल्कि इसे आर्किटेक्चर डिज़ाइन का हिस्सा बना दिया गया है। हर डॉलर का उपयोग उच्च लागत वाले प्रदर्शन स्टोरेज में किया जाना, गणना, नेटवर्क, बिजली और अन्य इंफ्रास्ट्रक्चर पर संसाधनों के निवेश को कम करता है।
इसके अलावा, विश्वसनीयता को आर्किटेक्चर डिज़ाइन के प्रारंभिक चरण से ही ध्यान में रखना आवश्यक है। बड़े पैमाने पर AI प्रणालियों के लिए, हार्डवेयर, सॉफ़्टवेयर, नेटवर्क और बिजली की खराबी सामान्य बात हैं; एक उत्कृष्ट स्टोरेज सिस्टम को निरंतर संचालन, खराबी का अलगाव और त्वरित पुनर्स्थापन की क्षमता होनी चाहिए। उन्होंने संक्षेप में कहा कि भविष्य में AI स्टोरेज का विकास “फ़्लैश का HDD को प्रतिस्थापित करना” नहीं, बल्कि विभिन्न डेटा जीवनचक्र और व्यावसायिक आवश्यकताओं के आधार पर सटीक स्तरीकरण होगा। “वास्तविक बुनियादी ढांचा चमकदार प्रदर्शन की तलाश नहीं, बल्कि AI के दीर्घकालिक विकास को समर्थन देने वाला विश्वसनीय आधार है।”