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Die treibende Kraft hinter KI
Wenn Datenmengen rasant wachsen, versagen schwache Architekturen noch schneller.
KI ist nicht nur eine Frage der Rechenleistung. Sie ist ein Datensystem.
KI wird oft als Problem der Rechenleistung beschrieben. In Wirklichkeit handelt es sich um ein Datensystem, in dem Daten kontinuierlich erzeugt, gespeichert und im Laufe der Zeit wiederverwendet werden.
Was den geschäftlichen Mehrwert von KI wirklich ausmacht
Erfahren Sie, warum die Fähigkeit, Daten zu speichern, zu verwalten und aus ihnen zu lernen, die Leistungsfähigkeit von KI-Systemen bestimmt.
Die Cloud läuft nach wie vor auf rotierenden Festplatten
Festplatten (HDDs) bilden weiterhin das Fundament der Datenspeicherung für Cloud und KI – und das ist kein Zufall.
Flash für den Augenblick – HDDs für die Ewigkeit
Festplatten (HDDs) bilden weiterhin das Fundament der Datenspeicherung für Cloud und KI – und das ist kein Zufall.
Bibliotheken: Die ursprünglichen Rechenzentren
Die KI-Infrastruktur funktioniert ganz ähnlich wie eine herkömmliche Bibliothek. Die am häufigsten abgerufenen Informationen befinden sich in den vorderen leistungsstarken Ebenen, die für KI-Inferenz in Echtzeit ausgelegt sind. Der Großteil der Daten wird aber in tiefer gelegenen, kostenoptimierten Kapazitätsebenen gespeichert, die auf Skalierbarkeit und langfristige Aufbewahrung ausgelegt sind. Von historischen Kontexten über Trainingsdaten bis hin zu den Ausgaben: Die meisten KI-Daten verschwinden nach ihrer Erstellung nicht, sondern häufen sich im Laufe der Zeit an. Moderne Cloud-Infrastrukturen sind bereits nach diesem Prinzip aufgebaut; rund 80 % der Cloud-Daten liegen auf Festplatten, da Skalierbarkeit, Effizienz und Wirtschaftlichkeit entscheidend sind. KI vereinfacht die Infrastrukturarchitektur nicht, sondern unterstreicht vielmehr die Notwendigkeit einer intelligenten Datenhierarchisierung (Data Tiering) in enormem Maßstab.
The Real Constraint in AI Is Managing Data at Scale
Der Generierung von Intelligenz wird mehr Aufmerksamkeit gewidmet, doch die eigentliche Herausforderung für KI liegt in der Speicherung, Verwaltung und Skalierung der Daten, die diese Intelligenz erst ermöglicht.
Warum der Speicherbedarf bei KI anders ist
Beim Übergang von der Experimentierphase in den Produktivbetrieb verschwinden die generierten Daten nicht – sie häufen sich an. Unternehmen, die langfristig planen, setzen auf eine Infrastruktur mit bewährter Zuverlässigkeit, kosteneffizienter Skalierbarkeit und der Fähigkeit, mit den Daten zu wachsen. Die Zahlen sprechen eine deutliche Sprache.
Entwickelt für jede Ebene der KI
KI-Infrastrukturen basieren nicht auf einer einzigen Speichertechnologie, sondern auf einer mehrstufigen Architektur, die Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Kosten in jeder Phase des KI-Lebenszyklus ausbalanciert. Von der Datenaufnahme und -aufbereitung bis hin zu Modelltraining, Inferenz und Langzeitspeicherung erfordern unterschiedliche Workloads jeweils spezifische Leistungsprofile. Hochgeschwindigkeits-DRAM und SSDs beschleunigen aktive Rechenprozesse und Echtzeit-Inferenz, während HDDs die enorme, kosteneffiziente Speicherkapazität bereitstellen, die für die Speicherung wachsender Mengen an Trainingsdaten, Protokollen, Metadaten und KI-generierten Ergebnissen erforderlich ist. Mit der Skalierung von KI wird intelligentes Data-Tiering unerlässlich, um die Infrastruktur leistungsfähig, wirtschaftlich und nachhaltig zu halten.
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Weiterentwicklung der HDD-Technologie zur Erschließung des Datenpotenzials.
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Verweise
- IDC-Quelle: Worldwide IDC Global StorageSphere Forecast, 2024-2028
- https://investor.wdc.com/news-releases/news-release-details/wd-customer-survey-highlights-growing-focus-scale-economics-and
- https://www.blocksandfiles.com/flash/2026/04/08/vdura-says-30-tb-qlc-ssd-capacity-now-costs-226x-more-than-hdd/5214761