Umjetna inteligencija sve dublje ulazi u bolnice, laboratorije i terenska istraživanja, ali jedno usko grlo uporno koči njezino širenje – pohrana podataka. Na konferenciji Transform 2025 o tome su razgovarali Greg Matson, voditelj proizvoda i marketinga u tvrtki Solidigm, Roger Cummings, izvršni direktor PEAK:AIO, i Michael Stewart iz fonda M12.
Ključan primjer dolazi iz okvira MONAI, otvorene platforme za medicinsko snimanje. Zahvaljujući kombinaciji energetski štedljivih i iznimno kapacitivnih SSD-ova Solidigma te softverskoj optimizaciji PEAK:AIO-a, istraživači sada na jednom čvoru mogu pohraniti više od dva milijuna kompletnih CT snimki cijelog tijela. Takva gustoća podataka ubrzava razvoj i testiranje dijagnostičkih modela, a istodobno pojednostavljuje zaštitu i sigurnost medicinskih zapisa.
„Kako se AI infrastruktura razvija, hardver za pohranu mora biti krojen prema točnom mjestu u podatkovnom lancu”, istaknuo je Matson. Visokokapacitetni SSD-ovi najbolje hrane klastere za treniranje modela, dok sama inferencija traži diskove s ekstremno velikim brojem I/O operacija u sekundi.
Logika je slična u gigantskim podatkovnim centrima i na udaljenim lokacijama uz rub mreže: podatke treba dovesti što bliže GPU-ovima. Cummings dodaje da korisnici sve češće zahtijevaju „otvorena, skalabilna rješenja radne memorijske brzine” kako bi maksimalno iskoristili ulaganje u hardver.
Horizont od pet do deset godina, procjenjuje Matson, donijet će SSD-ove kapaciteta jednog petabajta, pri minimalnoj potrošnji, koji bi mogli zamijeniti četverostruko više klasičnih diskova. Paralelno će se razvijati i ultra-brzi modeli gotovo na razini radne memorije, pa se tržište SSD-ova već danas dijeli na dvije grane: kapacitet i performanse. Bez te razdvojenosti, ogromni medicinski modeli i sofisticirani sustavi za rano otkrivanje prijevara jednostavno neće imati gdje – ni kako – raditi.
