Dados sintéticos: o próximo motor de crescimento do armazenamento
Os modelos de IA não consomem apenas dados. Eles fabricam isso.
O contexto muda constantemente. Cada mudança de contexto força uma nova geração de tokens. Cada token pode representar uma nova interpretação, uma nova linha de raciocínio, uma nova decisão.
Estamos entrando em uma nova era industrial. As grandes empresas produzirão inteligência em grande escala, 24 horas por dia, todos os dias do ano.
A maior parte do que esses processos geram é armazenada. Estes são dados sintéticos. Não é um subproduto. É o principal resultado do raciocínio automatizado em escala.
Alguns profissionais usam uma definição mais restrita de dados sintéticos, limitando-os ao conteúdo criado especificamente para treinar outros modelos, como imagens médicas geradas, transações financeiras simuladas, conversas artificiais com clientes, registros de sistemas sintéticos e cenários de direção virtual.
Uma visão mais ampla inclui qualquer coisa que um modelo crie para um ser humano ler: um relatório, um resumo, uma transcrição. O armazenamento não se preocupa com a distinção. Ambos consomem capacidade.
Por que as equipes de armazenamento devem se preocupar
O Gartner projeta que, até 2030, os dados sintéticos ofuscarão os dados reais no treinamento de modelos de IA. Os dados reais crescem linearmente. Os dados sintéticos crescem exponencialmente, gerados por modelos que nunca param de funcionar.
Cada ciclo de inferência grava no armazenamento. Cada nova tentativa grava no armazenamento. Cada rastreamento de raciocínio grava no armazenamento. Nada disso é armazenamento opcional. É o esgotamento da produção de inteligência e precisa chegar a algum lugar.
O que isso significa para o planejamento de capacidade
Os modelos de crescimento tradicionais pressupõem dados gerados por humanos: documentos, registros, transações. Os dados sintéticos quebram essa suposição. O volume não rastreia mais o número de funcionários ou a atividade do usuário. Ele rastreia a computação.
Planeje-se agora. As organizações que hoje tratam os dados sintéticos como um problema de nível de armazenamento não lutarão por capacidade em 2030.
Sobre o autor
Membro do NetApp A-Team com foco em storage empresarial e infraestrutura de IA
Pedro Couto · Arquiteto de Infraestrutura Empresarial
Pedro trabalha na interseção entre NetApp ONTAP, cloud híbrida, proteção de dados e plataformas de IA de alto desempenho. Projeta e entrega infraestrutura empresarial para organizações nas quais a indisponibilidade não é uma opção. Membro reconhecido do NetApp A-Team e detentor da designação NetApp Subject Matter Expert Elite, ele é um dos autores de diversas certificações da NetApp, como NCDA, NCIE-DP, NCIE-MetroCluster, Storage Engineer, entre outras.