【特別寄稿】HDDがAIを可能にし、AIがHDDを進化させる - 共に築く未来

画像提供：マイナビニュース

著者：
Seagateシニア・バイス・プレジデント兼最高技術責任者　ジョン・モリス

AIによるアウトプットが、社会で信頼を得るには何が必要でしょうか？AIのアルゴリズムが生み出すすべての意思決定、予測、洞察は、データの可用性と品質に依存しています。AIの潜在能力を最大限に活用するために、データは適切かつ効率的に保存される必要があります。言い換えれば、データがAIの力を引き出し、ストレージがデータを支えています。

この関係は相乗効果を生み出します 。AIもまた、ストレージの技術革新も強化し、需要に対応しています。
○AIとデータの相互依存関係

AIが、より優れたストレージ・ソリューションの実現にどのように寄与するのかを理解するには、まず、AIとデータとの関係について考える必要があります。AIデータはデータ生成と消費のループの中に存在し、より高品質で多様な入力データが、よりスマートなモデルと、優れた結果を生み出します。このプロセスを通じて、AIはデータ生成を加速させ、大容量ストレージ・ソリューションへの需要を大きく押し上げる要因となってなります。しかし、こうした需要に対するギャップが存在しています。2024年から2028年の間、データは年率25%のペースで増加すると予測されています。一方で、ストレージの導入ベースは年平均成長率（CAGR）17%と、比較的緩やかな成長にとどまる見込みです*1。

このギャップは、企業にとって重要なビジネス課題となります。企業は、将来的にデータストレージ・インフラストラクチャ―を収益化できるよう、長期的なキャパシティ計画を策定する必要があります。記録密度の革新により、設置面積の拡大や資源への影響を最小限に抑えつつ、AIデータストレージの需要拡大に対応することが可能になります。例えば、記録密度の進歩により、プラッター1枚あたり3TB以上のストレージを持つハードドライブの登場により、電力効率が大幅に改善され、テラバイトあたりのカーボン排出量が削減されました。

AIは、この革新の重要な「原因」と「結果」です。 AIはデータストレージ設計の改善を可能にし、その結果、企業はAI処理においてデータから最大限の価値を引き出すことができます*2。
○AIとストレージ技術：革新と持続可能性を支える2つの原動力

その一例として、SeagateはNVIDIAの技術を活用し、AIストレージ需要の拡大に対応するため、次世代のMozaicプラットフォームを開発しています*2。SeagateはNVIDIAとの協力を通じて、ワークフローを最適化し、効率性、性能、および拡張性を向上させています。この提携では、モデル構築、アルゴリズムソリューション、後処理、タスクの可視化など、シミュレーションプロセスの各段階において多角的な取り組みが行われています。