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西部データの最高製品責任者 Ahmed Shihab は、AI ストレージ競争の鍵は単に最速のメディアを追求することではなく、手頃なコストで持続的に容量を拡張できるかどうかであると述べています。彼は、多くのアーキテクチャが初期には正常に動作するが、データ規模が数 PB から数百 PB、さらには EB レベルに増加する際に、コストが制御不能になり問題が露呈する可能性があると考えています。フラッシュメモリはモデルの重み、GPU のオーバーフロー、KV キャッシュ、セッションコンテキストなどの高性能で低遅延のシナリオに適しています。一方、HDD はトレーニングコーパス、ログ、チェックポイント、コンプライアンス記録、合成データ、推論出力などの大規模で長期保存かつコストに敏感なデータにより適しています。彼はまとめて言います：「フラッシュは現在を処理し、HDD は全ライフサイクルを処理します。」AI の規模において、ストレージコスト自体がアーキテクチャの問題になるでしょう。長期間にわたり大量のデータを高性能メディアに保存すると、計算、ネットワーク、電力、スタッフなどの予算が圧迫されます。多くのバルクストレージ負荷にとって、問題はフラッシュが保存できるかどうかではなく、顧客がフラッシュを使用する全てのコストを長期的に負担できるかどうかです。未来の AI ストレージは単一の技術によって支配されるのではなく、性能、コスト、消費電力、密度、信頼性、データライフサイクルに基づいて階層的に設計されるべきです。彼は、これはフラッシュと HDD の競争ではなく、最初から異なるワークロードに適切なメディアをマッチさせる必要があると強調しています。さもなければ、スケールが拡大した後にアーキテクチャがビジネスの持続可能性に影響を与える可能性があります。