De paradox van opslag: de vergeten strategische uitdaging van AI

In dit artikel:

Tegen het einde van dit jaar groeit de wereldwijde datavolume volgens Statista naar ongeveer 180 zettabyte, een explosie die vooral wordt aangedreven door Generatieve AI, IoT en meer cloudgebruik. Voor organisaties betekent dat niet louter meer schijven kopen: opslagplanning wordt een strategische noodzaak. Specialistische opslagoplossingen vergen vaak lange ontwikkeltijden — soms meer dan een jaar — waardoor bedrijven zonder vooruitdenken tegen lever- en capaciteitsknelpunten kunnen aanlopen.

Fabrikanten werken daarom aan technieken om bestaande media veel dichter te benutten. Met HAMR (Heat‑Assisted Magnetic Recording) neemt de oppervlaktedichtheid van harde schijven toe, waardoor momenteel al schijven van circa 36 TB beschikbaar zijn en 50 TB op korte termijn realistisch lijkt. Voor datacenters vertaalt dit zich in hogere opslagdichtheid per vierkante meter, betere kostenefficiëntie, lager energiegebruik en een kleinere milieuvoetafdruk.

Voor betrouwbaar en transparant AI‑werk zijn opslagarchitectuur en datamanagement cruciaal. Tijdens modeltrainingen worden checkpoints of back‑ups gemaakt die als momentopnames dienen om bias te corrigeren of regressies te herstellen. Dergelijke routines vereisen grootvolumeopslag én een goed doordacht hybride ontwerp: SSD’s voor hoge schrijfsnelheden tijdens training en capaciteitsrijke HDD’s om checkpoints duurzaam te bewaren en slijtage van SSD’s te beperken.

Kortom: opslag is meer dan een technische achterliggende laag — het is een strategische troef voor degelijke, ethische en duurzame AI. Organisaties die nu niet investeren in schaalbare, hybride opslag- en backupprocessen, riskeren dat hun AI‑initiatieven onbetrouwbaar of onhoudbaar worden.