Grafik işleme gücü üzerindeki tartışmalar eski haber. Gelecekte başarılı olacaklar, verinin nerede bulunduğunu ustaca yönetenler olacak. Küresel veri yaratımının patlamaya devam etmesiyle birlikte, geri kalan firmalar bir sonraki yenilik aşamasında dışarıda kalacak.
Özet
Veri hacimleri patlama yaşıyor, küresel yaratımın 2025 sonuna kadar 200 zettabaytı aşması bekleniyor, bu da tüm önceki insan çıktılarının toplamından daha fazla.
Merkezi bulut depolama, çıkış ücretleri ile maliyetleri %80'e kadar şişirerek ve büyük ölçekli veri transferlerini günlerce yavaşlatarak AI darboğazıdır.
Merkeziyetsiz depolama ağları, bağımsız düğümler arasında verileri parçalayarak ve uyumlu denetim izleri için kriptografik kanıtlar ekleyerek bir çözüm sunar.
AB AI Yasası gibi düzenlemeler riski artırıyor, kanıtlanabilir veri menşei zorunlu kılıyor—depolamayı arka planda bir hizmet değil, stratejik bir öncelik haline getiriyor.
Veri oluşturmanın 2025 yılının sonuna kadar dünya çapında 200 zettabayta ulaşması bekleniyor; bu, şimdiye kadar yapılmış her filmi 100 milyardan fazla kez yayınlamak için yeterli. Bu tahmin, insanlığın daha önceki her yıl boyunca ürettiğinden daha fazla dijital maddeyi içeriyor.
Bu artışla birlikte, araştırma ekipleri ilk kez kamuya açıklanan trilyon parametreli dil modelini ortaya çıkardılar. On yıl önce, eğitim verisinin kendisi bile bütün ulusal arşivleri dolduracak kadar büyük olan bu dev model, saatte petabaytlarca veri tüketen bir Leviathan örneğidir.
Bu yeni ölçeklerde veri alabilen, aşama aşama işleyebilen ve akıtan depolama boru hatları olmadan, en hızlı işlemciler bile boşta kalmanın hayal kırıklığını yaşayacaktır.
Merkezi bulutlar yeni darboğazdır
Çoğu kuruluş hala web uygulamaları için tasarlanmış birkaç hiper ölçekli depolama silosuna güveniyor, sınır bilimi için değil. Finansal yük acımasız.
Nisan ayında yayınlanan bir sektör denetimi, gizli çıkış ve geri alma ücretlerinin gerçek depolama maliyetlerini %80'e kadar artırabileceğini ortaya koydu ve rutin model yeniden eğitimi bütçe açısından yıkıcı bir çaba haline geldi. Daha da kötüsü, on binlerce petabaytın bölgeler arasında taşınması günler alabilir; rekabet avantajının yineleme döngüleriyle ölçüldüğü bir dönemde bu bir ömre bedeldir.
Merkezileşme, bu nedenle, yalnızca fatura şişirmekle kalmaz; aynı zamanda yapay zeka ekonomisine doğrudan eşitsizlik yerleştirir ve daha derin ceplere sahip olan mevcut oyunculara diğerlerinin üzerinde otomatik bir avantaj sağlar. Bu gerçeğe yanıt olarak, verileri binlerce bağımsız düğüm arasında parçalayan merkeziyetsiz depolama ağları, eşit zemine dayalı bir geleceği inşa etmek için ivme kazanıyor.
Eşit derecede önemli olan, ticaret verilerinin nasıl kaynaklandığı, düzenlendiği ve yönetildiği konusunda yaklaşan açıklama zorunluluklarını karşılayan şeffaf denetim izlerinin gerekliliğidir. Nihayetinde, düzenleme, yarının modellerinin hayata geçip geçmeyeceğini ya da davayla karşılaşıp karşılaşmayacağını belirleyen faktör olacaktır.
Depolamanın yeni stres testi
Gerçek zamanlı AI artık veri merkezi duvarlarının ötesine geçiyor, modelleri fabrika zeminlerine, hastanelere ve otonom araçlara itiyor. Bu uç noktada, yavaş I/O nedeniyle kaybedilen bir milisaniye üretim hatasına veya bir güvenlik riskine yol açabilir.
Son MLPerf Storage v2.0 testleri, yükü kanıtlıyor: 10.000 hızlandırıcı arasında bir GPT sınıfı iş yükünün kontrol noktası almak artık 37 saniye sürüyor ve hatta 100.000 GPU'luk bir süper küme, matematiksel işlemler yapmak yerine diskleri beklerken 4.4 saniye bekliyor.
Pipelines petabaytları patlama halinde iletemez ve aynı veriyi binlerce mikro siteye çoğaltamazsa, 'kenar-AI' daha çok bir anahtar konuşma olacak, gerçeklik değil. Analistler, depolama verimliliğinin, bellek veya ağın değil, yeni nesil kümeleri sınırlayan bir numaralı darboğaz olacağı uyarısını zaten yinelemeye başladı.
Regülasyon, Avrupa Birliği'nin 2 Ağustos'ta ikinci yürütme dalgasına giren AI Yasası gibi başka bir aciliyet katmanı ekliyor - genel amaçlı model sağlayıcılarını her bir eğitim verisi parçasını belgelemeye zorlayarak... ya da küresel cirolarının %7'sine kadar para cezası riskiyle.
Merkezi silo'lar bu talebi karşılamakta zorluk çekiyor. Tekrar eden kopyalar kökeni bulanıklaştırırken, şeffaf olmayan çıkış kayıtları muhasebeciler için denetim izlerini bir kabusa dönüştürüyor. Buna karşılık, merkeziyetsiz ağlar, kopyalamanın kriptografik kanıtlarını kendi dokularına entegre ederek, uyumu pahalı bir ek olarak değil, bir yan ürün haline getiriyor.
Tehlikeye mal olsa da depolamayı göz ardı et
Mikrosaniye cinsinden ölçülen kenar gecikmesi ve milyarlarca dolara ölçülen hukuki cezalar ile depolama artık bir arka plan aracı değildir; yarının yapay zekasının yasal ve fiziksel olarak çalışabileceği tek alt tabakadır. Hâlâ kapasiteyi bir malzeme kalemi olarak gören firmalar, teknik borç ve düzenleyici şokla eşit ölçüde flört ediyorlar.
Hesaplama inovasyonu manşetleri çalmaya devam edecek, ancak ( verilerin nerede ve nasıl bulunduğuna dair eşit derecede radikal bir yeniden düşünme olmaksızın, en gelişmiş silikon maliyetler ve uyum riskleri spiral haline geldikçe boşta kalacaktır.
Yapay zeka hakimiyeti yarışı başladı ve bu yarışı, depolamayı birinci sınıf stratejik öncelik haline getiren, merkeziyetsizliği benimseyen ve temel noktadan kenara ölçeklenebilen denetim hazır hatlar inşa edenler kazanacak. Diğer herkes, hiçbir GPU gücünün yığınlarının temellerine yerleştirilmiş bir darboğazı aşamayacağını keşfedecektir.
Kai Wawrzinek, Impossible Cloud ve Impossible Cloud Network'ün kurucu ortağıdır. Başarılı girişimler oluşturma konusunda kanıtlanmış bir geçmişe sahip, hukuk alanında doktora yapmış deneyimli bir girişimcidir. Web3 alanında kurumsal düzeyde çözümlere olan ihtiyacı fark eden Kai, AWS'ye merkeziyetsiz bir alternatif oluşturmayı amaçlayan merkeziyetsiz bir bulut platformu olan Impossible Cloud Network )ICN('i kurdu. ICN'den önce Kai, çevrimiçi oyun şirketi Goodgame Studios'u kurdu ve şirketi 1.000'den fazla çalışana ve 1 milyar €'dan fazla gelir elde etmeye büyüttü, 2018'de Nasdaq'ta ters bir birleşme ile halka açtı.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
Depolama, silikon değil, AI'nin bir sonraki atılımını tetikleyecek.
Grafik işleme gücü üzerindeki tartışmalar eski haber. Gelecekte başarılı olacaklar, verinin nerede bulunduğunu ustaca yönetenler olacak. Küresel veri yaratımının patlamaya devam etmesiyle birlikte, geri kalan firmalar bir sonraki yenilik aşamasında dışarıda kalacak.
Özet
Veri oluşturmanın 2025 yılının sonuna kadar dünya çapında 200 zettabayta ulaşması bekleniyor; bu, şimdiye kadar yapılmış her filmi 100 milyardan fazla kez yayınlamak için yeterli. Bu tahmin, insanlığın daha önceki her yıl boyunca ürettiğinden daha fazla dijital maddeyi içeriyor.
Bu artışla birlikte, araştırma ekipleri ilk kez kamuya açıklanan trilyon parametreli dil modelini ortaya çıkardılar. On yıl önce, eğitim verisinin kendisi bile bütün ulusal arşivleri dolduracak kadar büyük olan bu dev model, saatte petabaytlarca veri tüketen bir Leviathan örneğidir.
Bu yeni ölçeklerde veri alabilen, aşama aşama işleyebilen ve akıtan depolama boru hatları olmadan, en hızlı işlemciler bile boşta kalmanın hayal kırıklığını yaşayacaktır.
Merkezi bulutlar yeni darboğazdır
Çoğu kuruluş hala web uygulamaları için tasarlanmış birkaç hiper ölçekli depolama silosuna güveniyor, sınır bilimi için değil. Finansal yük acımasız.
Nisan ayında yayınlanan bir sektör denetimi, gizli çıkış ve geri alma ücretlerinin gerçek depolama maliyetlerini %80'e kadar artırabileceğini ortaya koydu ve rutin model yeniden eğitimi bütçe açısından yıkıcı bir çaba haline geldi. Daha da kötüsü, on binlerce petabaytın bölgeler arasında taşınması günler alabilir; rekabet avantajının yineleme döngüleriyle ölçüldüğü bir dönemde bu bir ömre bedeldir.
Merkezileşme, bu nedenle, yalnızca fatura şişirmekle kalmaz; aynı zamanda yapay zeka ekonomisine doğrudan eşitsizlik yerleştirir ve daha derin ceplere sahip olan mevcut oyunculara diğerlerinin üzerinde otomatik bir avantaj sağlar. Bu gerçeğe yanıt olarak, verileri binlerce bağımsız düğüm arasında parçalayan merkeziyetsiz depolama ağları, eşit zemine dayalı bir geleceği inşa etmek için ivme kazanıyor.
Eşit derecede önemli olan, ticaret verilerinin nasıl kaynaklandığı, düzenlendiği ve yönetildiği konusunda yaklaşan açıklama zorunluluklarını karşılayan şeffaf denetim izlerinin gerekliliğidir. Nihayetinde, düzenleme, yarının modellerinin hayata geçip geçmeyeceğini ya da davayla karşılaşıp karşılaşmayacağını belirleyen faktör olacaktır.
Depolamanın yeni stres testi
Gerçek zamanlı AI artık veri merkezi duvarlarının ötesine geçiyor, modelleri fabrika zeminlerine, hastanelere ve otonom araçlara itiyor. Bu uç noktada, yavaş I/O nedeniyle kaybedilen bir milisaniye üretim hatasına veya bir güvenlik riskine yol açabilir.
Son MLPerf Storage v2.0 testleri, yükü kanıtlıyor: 10.000 hızlandırıcı arasında bir GPT sınıfı iş yükünün kontrol noktası almak artık 37 saniye sürüyor ve hatta 100.000 GPU'luk bir süper küme, matematiksel işlemler yapmak yerine diskleri beklerken 4.4 saniye bekliyor.
Pipelines petabaytları patlama halinde iletemez ve aynı veriyi binlerce mikro siteye çoğaltamazsa, 'kenar-AI' daha çok bir anahtar konuşma olacak, gerçeklik değil. Analistler, depolama verimliliğinin, bellek veya ağın değil, yeni nesil kümeleri sınırlayan bir numaralı darboğaz olacağı uyarısını zaten yinelemeye başladı.
Regülasyon, Avrupa Birliği'nin 2 Ağustos'ta ikinci yürütme dalgasına giren AI Yasası gibi başka bir aciliyet katmanı ekliyor - genel amaçlı model sağlayıcılarını her bir eğitim verisi parçasını belgelemeye zorlayarak... ya da küresel cirolarının %7'sine kadar para cezası riskiyle.
Merkezi silo'lar bu talebi karşılamakta zorluk çekiyor. Tekrar eden kopyalar kökeni bulanıklaştırırken, şeffaf olmayan çıkış kayıtları muhasebeciler için denetim izlerini bir kabusa dönüştürüyor. Buna karşılık, merkeziyetsiz ağlar, kopyalamanın kriptografik kanıtlarını kendi dokularına entegre ederek, uyumu pahalı bir ek olarak değil, bir yan ürün haline getiriyor.
Tehlikeye mal olsa da depolamayı göz ardı et
Mikrosaniye cinsinden ölçülen kenar gecikmesi ve milyarlarca dolara ölçülen hukuki cezalar ile depolama artık bir arka plan aracı değildir; yarının yapay zekasının yasal ve fiziksel olarak çalışabileceği tek alt tabakadır. Hâlâ kapasiteyi bir malzeme kalemi olarak gören firmalar, teknik borç ve düzenleyici şokla eşit ölçüde flört ediyorlar.
Hesaplama inovasyonu manşetleri çalmaya devam edecek, ancak ( verilerin nerede ve nasıl bulunduğuna dair eşit derecede radikal bir yeniden düşünme olmaksızın, en gelişmiş silikon maliyetler ve uyum riskleri spiral haline geldikçe boşta kalacaktır.
Yapay zeka hakimiyeti yarışı başladı ve bu yarışı, depolamayı birinci sınıf stratejik öncelik haline getiren, merkeziyetsizliği benimseyen ve temel noktadan kenara ölçeklenebilen denetim hazır hatlar inşa edenler kazanacak. Diğer herkes, hiçbir GPU gücünün yığınlarının temellerine yerleştirilmiş bir darboğazı aşamayacağını keşfedecektir.
![Kai Wawrzinek])https://img-cdn.gateio.im/webp-social/moments-d997b656a811b9c50640075883f8b493.webp(
Kai Wawrzinek
Kai Wawrzinek, Impossible Cloud ve Impossible Cloud Network'ün kurucu ortağıdır. Başarılı girişimler oluşturma konusunda kanıtlanmış bir geçmişe sahip, hukuk alanında doktora yapmış deneyimli bir girişimcidir. Web3 alanında kurumsal düzeyde çözümlere olan ihtiyacı fark eden Kai, AWS'ye merkeziyetsiz bir alternatif oluşturmayı amaçlayan merkeziyetsiz bir bulut platformu olan Impossible Cloud Network )ICN('i kurdu. ICN'den önce Kai, çevrimiçi oyun şirketi Goodgame Studios'u kurdu ve şirketi 1.000'den fazla çalışana ve 1 milyar €'dan fazla gelir elde etmeye büyüttü, 2018'de Nasdaq'ta ters bir birleşme ile halka açtı.