Resumo:
De acordo com a Digitimes,
o CEO da Western Digital afirmou sem rodeios numa recente teleconferência de resultados que a IA é essencialmente um sistema de dados e que qualquer carga de trabalho irá gerar enormes quantidades de dados, o que traz oportunidades de mercado para HDD que são mais duráveis do que a capacidade de computação. A visibilidade dos pedidos dos seus sete principais clientes principais foi programada para 2030 a 2031.
Esse julgamento se reflete diretamente na capacidade de produção. A capacidade de produção de HDD da Western Digital em 2026 foi esgotada e o acordo de fornecimento de longo prazo foi assinado até 2028. A receita da empresa no primeiro trimestre do ano fiscal de 2027 aumentou 55% em relação ao ano anterior, e sua orientação para o próximo trimestre superou em muito as expectativas. No entanto, a administração admitiu que as receitas e as remessas ainda são limitadas pela capacidade de oferta e não pela demanda insuficiente.
O impacto da IA no armazenamento é muito mais do que apenas a necessidade de HBM e SSD de alta velocidade para GPUs.
A GPU é responsável pelo treinamento e inferência, o SSD de nível empresarial lida com dados importantes e o HDD salva conjuntos de dados de treinamento, versões históricas, logs, vídeos e backups.À medida que a IA passa do treinamento para a inferência, tarefas como o gerenciamento de cache KV estão sendo transferidas da cara memória da GPU para o armazenamento compartilhado de alto desempenho, aumentando ainda mais os requisitos de capacidade.
Quando se trata de configurações independentes, a lacuna é extremamente grande. A configuração de armazenamento de um único servidor AI é de até 1,7 TB, enquanto um servidor tradicional possui apenas 0,5 TB. O primeiro é mais de três vezes o último.
Quando fornecedores de nuvem e empresas de grande porte expandem clusters de IA, a lista de compras nunca incluirá apenas servidores GPU. A implementação, o arquivamento e o armazenamento a longo prazo de dados massivos são os verdadeiros amplificadores das necessidades de armazenamento.
Em outras palavras, a GPU determina a rapidez com que a IA pode calcular, mas o armazenamento determina até onde a IA pode ir. Sem capacidade suficiente, por mais poderoso que seja o cluster de computação, ele não poderá operar com eficiência.
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