IDC dự báo 718ZB dữ liệu năm 2030, nút thắt lưu trữ AI ngày càng lớn

Cuộc đua giữa các trung tâm dữ liệu AI đang mở rộng trọng tâm từ việc săn lùng chip xử lý đồ họa (GPU) sang cấu trúc lưu trữ dữ liệu. Giới phân tích cho rằng khi dữ liệu tiếp tục tồn đọng sau các quá trình huấn luyện và suy luận, thiết bị lưu trữ đã trở thành nút thắt cổ chai mới của hạ tầng AI.

Western Digital (WDC) cho biết trên blog chính thức ngày 23 tháng 7 (giờ địa phương) rằng, dẫn dự báo Global DataSphere của IDC, lượng dữ liệu mới được tạo ra trên toàn cầu mỗi năm dự kiến sẽ đạt 718ZB vào năm 2030. Công ty giải thích nếu hạ tầng AI chỉ được thiết kế dựa trên hiệu năng GPU, các vấn đề về chi phí, tìm kiếm và khôi phục dữ liệu có thể ngày càng phình to trong giai đoạn vận hành dài hạn.

Hệ thống AI không kết thúc sau một lần tính toán. Dữ liệu huấn luyện, điểm kiểm tra mô hình (checkpoint), vector nhúng (embedding vector), nhật ký suy luận, câu lệnh (prompt), kết quả đầu ra và dữ liệu đánh giá đều tiếp tục được lưu lại. Những dữ liệu này sau đó có thể được tái sử dụng để cải thiện mô hình, đánh giá chất lượng, kiểm tra tuân thủ quy định và phân tích sự cố.

Chính vì vậy, Western Digital cho rằng hạ tầng AI cần được nhìn nhận như một 'hệ thống dữ liệu' chứ không đơn thuần là môi trường tính toán. Ý của hãng là thiết kế chỉ nhằm tối đa hóa tỷ lệ sử dụng GPU khó có thể phản ánh đầy đủ chi phí vận hành và gánh nặng quản lý sau khi dữ liệu đã tích lũy.

Vấn đề cốt lõi không nằm ở cuộc đua hiệu năng đơn thuần của thiết bị lưu trữ, mà là việc phân tầng lưu trữ dựa trên tần suất truy cập dữ liệu, tốc độ khôi phục cần thiết và chi phí để tạo lại dữ liệu khi cần.

Western Digital đề xuất đặt dữ liệu huấn luyện đang hoạt động và dữ liệu suy luận thời gian thực trên thiết bị lưu trữ flash hiệu năng cao, trong khi dữ liệu lưu trữ dài hạn, nhật ký cũ và tài liệu ít được truy cập nên được đặt trên ổ cứng HDD dung lượng lớn và bộ nhớ đối tượng (object storage). Hãng giải thích rằng việc phân bổ vị trí lưu trữ khác nhau tùy theo mục đích sử dụng dữ liệu sẽ giúp giảm tổng chi phí.

Zettabyte (ZB) là đơn vị đo dữ liệu quy mô lớn, 1ZB tương đương khoảng 1.000 tỷ GB. Khi quy mô dữ liệu tăng lên các đơn vị petabyte (PB), exabyte (EB), việc đặt toàn bộ dữ liệu trên thiết bị lưu trữ hiệu năng cao có thể khiến gánh nặng về chi phí và điện năng tiêu thụ ngày càng lớn.

Tài liệu về hạ tầng lưu trữ AI của Western Digital cho biết khoảng 80% dữ liệu đám mây và AI hiện đang được lưu trên HDD. Ngoài ra, khảo sát khách hàng năm 2026 của hãng cho thấy 87% người được hỏi coi việc mở rộng dung lượng và tối ưu hóa tổng chi phí sở hữu (TCO) là ưu tiên trong kế hoạch hạ tầng AI.

Trong số các tổ chức quy mô lớn được khảo sát, 70% cho biết HDD chiếm hơn một nửa tổng dung lượng lưu trữ mà họ đang vận hành. Điều này cho thấy khi dữ liệu AI càng tăng, cấu trúc lưu trữ phân tầng kết hợp flash hiệu năng cao và HDD dung lượng lớn càng trở nên quan trọng.

Thay đổi này cũng là tín hiệu để các doanh nghiệp trong nước nhìn lại cấu trúc chi phí sau khi mua GPU. Khi các dịch vụ AI bước qua giai đoạn thử nghiệm để vào vận hành chính thức, nhật ký suy luận và dữ liệu đầu ra được tạo mới mỗi ngày. Nếu lưu toàn bộ trên thiết bị lưu trữ hiệu năng cao, gánh nặng chi phí sẽ tăng lên; ngược lại nếu xóa bỏ, dữ liệu phục vụ kiểm chứng mô hình và kiểm toán có thể bị thiếu hụt.

Mối liên hệ với ngành công nghiệp trong nước cũng có thể thấy trong dòng chảy đầu tư vào trung tâm dữ liệu AI. TokenPost trước đó từng đưa tin công nghệ ứng phó với nút thắt lưu trữ và truyền tải của trung tâm dữ liệu AI đang tác động đến nhu cầu chip bán dẫn hiệu năng cao và thiết bị lưu trữ. Thiết bị lưu trữ không còn là thiết bị phụ trợ đứng sau máy chủ tính toán, mà đang được đánh giá lại như một yếu tố cốt lõi trong thiết kế trung tâm dữ liệu.

Tuy nhiên, tài liệu này không liên quan trực tiếp đến giá của bất kỳ đồng tiền mã hóa hay token cụ thể nào. Cấu trúc chi phí hạ tầng AI và những thay đổi trong thiết kế trung tâm dữ liệu có thể là chỉ báo nền để quan sát các ngành liên quan, nhưng khó có thể diễn giải thành khuyến nghị đầu tư hay dự báo giá.

Western Digital nhận định tiêu chí đánh giá hạ tầng AI trong tương lai có thể mở rộng ra ngoài số lượng GPU, bao gồm cả chi phí lưu trữ trên mỗi PB, mức tiêu thụ điện năng, hiệu quả khôi phục và khả năng quản lý vòng đời dữ liệu. Các doanh nghiệp giờ đây bước vào giai đoạn phải cân nhắc đồng thời việc lưu trữ dữ liệu AI trong bao lâu, với tốc độ nào và ở cấu trúc chi phí ra sao.

Nguồn kiểm chứng: blog Western Digital 'Not All Data Deserves the Same Infrastructure' https://blog.westerndigital.com/tiered-storage-for-ai-data-placement-strategy/, Western Digital AI Storage Infrastructure https://www.westerndigital.com/solutions/ai-storage-infrastructure/