Giriş

Süni İntellekt ("AI") və ChatGPT kimi generativ AI böyük həcmli məlumatların saxlanması, mürəkkəb modellərin təlimi və geniş miqyaslı məlumat emalı üçün əhəmiyyətli yaddaş və saxlama imkanlarına ehtiyac yaradır.

Nvidia (NVDA) özünün GPU (qrafik işləmə vahidləri) çipləri vasitəsilə AI və generativ AI-nın simvoluna çevrilib. GPU-lar qrafik tərtibatı və ümumi məqsədli hesablama işləri kimi vəzifələr üçün nəzərdə tutulmuş yüksək paralel emalçı prosessorlardır. Məlumat mərkəzlərində GPU-lar maşın öyrənməsi, dərin öyrənmə və elmi simulyasiyalar kimi mürəkkəb hesablama işlərinin sürətləndirilməsi üçün geniş istifadə olunur.

Amma bu geniş məlumat dəstlərinin saxlanması Sərt Disk Diskləri (HDD) və Solid Dövlət Diskləri (SSD) vasitəsilə həyata keçirilir. HDD və SSD-lər generativ AI modellərinin təlimi üçün lazım olan böyük məlumat dəstlərini saxlamaq üçün istifadə olunur. HDD-lər aşağı qiymətlə yüksək həcmi təmin edir, SSD-lər isə daha sürətli məlumat əldə etmə sürəti təklif edir. Məlumatın əldə olunması: SSD-dən tez məlumat əldə edilməsi təlim üçün məlumatların yaddaşa yüklənməsi vaxtını xeyli azaldır və yavaş məlumat əldə etmə səbəbi ilə yaranan təlim tıxaclarını minimuma endirir.

Başqa sözlə, GPU-lar AI-nın hesablama mühərriki olsa da, AI tətbiqləri tərəfindən yaradılan nəhəng həcmdə məlumat yüksək tutumlu saxlama üçün tələbini artırır. Bu tendensiya artıq yalnız hiperskaler məlumat mərkəzlərində deyil, həmçinin saxlama sənayesi üzrə qiymətlərdə, mənfəət marjlarında və səhmlərin göstəricilərində də açıq-aşkar görünür.

Son həftələrdə yaddaş və saxlama texnologiyaları yenidən texnologiya müzakirələrinin mərkəzinə qayıdıb, lakin bazar reaksiyası bərabər səviyyədə olmayıb. Həm Seagate Technology Holdings (STX), həm də Western Digital (WDC) son həftələrdə gəlir hesabatı tədbirləri keçirib. Hiperskaler AI infrastrukturundakı yeni inkişaflarla yanaşı, hər iki CEO eyni nəticəyə gəlib: AI tələbi ilə bağlı məlumatların sürətli artımı bir çox investorlardan daha sürətlidir. Bu məqalənin İnvestor Xülasəsində saxlama ilə əlaqədar səhmlərin son güclü performansı göstərilir. Bu, investorlarda AI infrastrukturunun yalnız GPU-lardan ibarət olmadığı, həmçinin uzunmüddətli məlumat saxlama və idarəetmənin iqtisadi aspektlərinin də əhatə olunduğu anlayışının artdığını göstərir.

2010-cu ildə NVIDIA-nı proqnozlaşdıran analitik ən son olaraq öz top 10 səhmlərini adlandırıb. Onları BURADA PULSUZ əldə edin.

Problemin özü AI-nın məlumat yaratması deyil, o məlumatların necə saxlanması və bunun xərcidir. Flash yüksək performans qatları üçün vacib olaraq qalır, lakin həcm iqtisadiyyatı təlim məlumat dəstləri, inferens qeydləri, bulud arxivləri və uzunmüddətli saxlanma üçün daha çox HDD-ləri üstün tutur.Hiperskalerlər AI infrastrukturunu genişləndirməyə davam etdikcə, sürətlə artan məlumatları iqtisadi cəhətdən saxlamaq qabiliyyəti getdikcə daha vacib rol oynayır.