ChatGPT ยังคงได้รับความนิยมอย่างต่อเนื่อง และการหลั่งไหลของผู้ใช้จำนวนมากทำให้ไม่สามารถลงชื่อเข้าใช้เว็บไซต์ ChatGPT ได้ ตามข้อมูลบนเพจ จำนวนผู้ใช้เกิน 100 ล้านคนในเวลาเพียงสองเดือนนับตั้งแต่มีรายชื่อ และขณะนี้เว็บไซต์อย่างเป็นทางการ "โหลดเต็ม" ในขณะเดียวกัน บริษัทอินเทอร์เน็ตในประเทศก็ออกแถลงการณ์ทีละบริษัทเช่นกัน Tencent กล่าวว่ากำลังดำเนินการอย่างเป็นระเบียบเพื่อส่งเสริมการวิจัยระดับมืออาชีพในทิศทางของ ChatGPT และ AIGC Xiaomi Group ยังเปิดเผยว่ามีสถานการณ์การลงจอดที่หลากหลายในด้าน ChatGPT และจะเพิ่มการลงทุนในด้านกำลังคนและทรัพยากรที่เกี่ยวข้องในอนาคต . จนถึงตอนนี้ ยักษ์ใหญ่ด้านอินเทอร์เน็ตที่เกี่ยวข้องเกือบทั้งหมด รวมถึง Baidu, Tencent, Ali, ByteDance และ 360 ได้ประกาศอย่างเป็นทางการว่าพวกเขาเข้าร่วมใน "การแข่งขันปัญญาประดิษฐ์" นี้ และพวกเขากำลังเดินหน้าต่อไปในบางพื้นที่ที่เกี่ยวข้องกับ ChatGPT

ตามข้อมูลอย่างเป็นทางการที่เผยแพร่โดย OpenAI โมเดลการฝึกอบรมของ ChatGPT-3 มีพารามิเตอร์ทั้งหมด 175 พันล้านพารามิเตอร์ ต้องใช้หน่วยประมวลผลกราฟิก (GPU) มากกว่า 30,000 หน่วยสำหรับการฝึกอบรม และต้องการพื้นที่เก็บข้อมูลรวมมากกว่า 300PB ยิ่งไปกว่านั้น เนื่องจากขนาดและความซับซ้อนที่เพิ่มขึ้นของชุดข้อมูลการฝึกอบรม การฝึกอบรมแบบจำลอง AI ในอนาคตจะต้องใช้พื้นที่จัดเก็บขนาดใหญ่ขึ้นและพลังการประมวลผลที่แข็งแกร่งขึ้น

ChatGPT ซึ่งเป็นโมเดลการประมวลผลภาษาธรรมชาติบนโครงข่ายประสาทเทียม ต้องการพื้นที่เก็บข้อมูลจำนวนมากในระหว่างการฝึกอบรมและแอปพลิเคชัน:

1. ข้อกำหนดในการจัดเก็บข้อมูลสำหรับชุดข้อมูลการฝึกอบรม: การฝึกอบรม ChatGPT จำเป็นต้องใช้ชุดข้อมูลข้อความขนาดใหญ่ เช่น Wikipedia บทความข่าว โซเชียลมีเดีย และอื่นๆ โดยปกติชุดข้อมูลเหล่านี้จำเป็นต้องจัดเก็บไว้ในฮาร์ดดิสก์หรือเซิร์ฟเวอร์ ดังนั้นความต้องการพื้นที่จัดเก็บจึงมีมาก ตัวอย่างเช่น สำหรับโมเดล GPT-4 ชุดข้อมูลการฝึกอบรมมีขนาดถึงหมื่นล้านล้านคำ

2. ข้อกำหนดการจัดเก็บสำหรับพารามิเตอร์โมเดล: หลังจากการฝึกอบรมเสร็จสิ้น พารามิเตอร์ของโมเดล ChatGPT จำเป็นต้องได้รับการบันทึกเพื่อเหตุผลและการประยุกต์ใช้ในภายหลัง พารามิเตอร์ของโมเดลมักจะถูกจัดเก็บไว้ในฮาร์ดดิสก์หรือเซิร์ฟเวอร์ และขนาดก็ใหญ่มากเช่นกัน ตัวอย่างเช่น ขนาดพารามิเตอร์ของโมเดล GPT-3 เกิน 1TB

3. ข้อกำหนดในการจัดเก็บข้อมูลสำหรับข้อมูลที่แคช: เมื่อใช้โมเดล ChatGPT สำหรับการอนุมานและการสร้างข้อความ ข้อมูลที่แคชเป็นสิ่งจำเป็น โดยปกติข้อมูลเหล่านี้จะถูกจัดเก็บไว้ในอุปกรณ์จัดเก็บข้อมูลความเร็วสูง เช่น SSD และ NVMe เพื่อเพิ่มความเร็วในการอนุมานและการสร้าง ขนาดของข้อมูลที่แคชยังแตกต่างกันไปตามขนาดของโมเดลและสถานการณ์ของแอปพลิเคชัน

ดังนั้นจึงคาดการณ์ได้ว่าด้วยการพัฒนาอย่างต่อเนื่องของเทคโนโลยี AI และการอัปเกรดโมเดลอย่างต่อเนื่อง ความต้องการพื้นที่เก็บข้อมูลของ ChatGPT-4 จะสูงขึ้น เพื่อตอบสนองความต้องการในการฝึกอบรมของ ChatGPT-4 จึงจำเป็นต้องมีเทคโนโลยีการจัดเก็บข้อมูลขั้นสูงและอุปกรณ์คอมพิวเตอร์ที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นเพื่อให้แน่ใจว่าโมเดลสามารถฝึกอบรมเสร็จสิ้นได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ ซึ่งจะทำให้การสร้างภาษามีความแม่นยำและชาญฉลาดยิ่งขึ้น

ด้วยการเพิ่มขนาดโมเดลและการขยายสถานการณ์การใช้งาน การเพิ่มประสิทธิภาพและการปรับปรุงแผนการจัดเก็บจึงมีความสำคัญอย่างยิ่งสำหรับการประยุกต์ใช้โมเดลการประมวลผลภาษาธรรมชาติ เช่น ChatGPT ในขณะเดียวกัน ก็จำเป็นต้องให้ความสนใจกับประเด็นต่างๆ เช่น ค่าใช้จ่ายในการจัดเก็บและความปลอดภัยของข้อมูล เพื่อให้แน่ใจว่าข้อมูลมีความน่าเชื่อถือและความปลอดภัยของข้อมูล และความต้องการในการจัดเก็บข้อมูลจะเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง

ในยุคปัจจุบันของการระเบิดของข้อมูลการประมวลผลและการจัดเก็บข้อมูลจำนวนมหาศาลได้กลายเป็นทักษะที่จำเป็นในอุตสาหกรรมต่าง ๆ ข้อมูลเหล่านี้ไม่เพียงจำเป็นต้องจัดเก็บไว้ในฮาร์ดไดรฟ์หรือเซิร์ฟเวอร์ในเครื่องเท่านั้นแต่ยังต้องสำรองและจัดการเพื่อให้แน่ใจว่า ความน่าเชื่อถือและความปลอดภัยของข้อมูล เพศ ดังนั้น ต้นทุนการจัดเก็บจึงกลายเป็นหนึ่งในต้นทุนที่สำคัญของโมเดลการประมวลผลภาษาธรรมชาติ เช่น ChatGPT

ประการที่สอง สำหรับสถานการณ์แอปพลิเคชันของโมเดลการประมวลผลภาษาธรรมชาติ เช่น ChatGPT การประมวลผลแบบเรียลไทม์และการจัดเก็บข้อมูลก็มีความสำคัญเป็นพิเศษเช่นกัน ในสถานการณ์การใช้งาน เช่น ระบบการสนทนาและหุ่นยนต์แชท ความเร็วในการประมวลผลและความเร็วในการตอบสนองเป็นสิ่งสำคัญ ดังนั้นจึงจำเป็นต้องใช้อุปกรณ์จัดเก็บข้อมูลความเร็วสูง เช่น โซลิดสเตตไดร์ฟ NVMe เป็นต้น เพื่อตอบสนองความต้องการในการประมวลผลและการตอบสนองแบบเรียลไทม์

ประการที่สอง สำหรับสถานการณ์แอปพลิเคชันของโมเดลการประมวลผลภาษาธรรมชาติ เช่น ChatGPT การประมวลผลแบบเรียลไทม์และการจัดเก็บข้อมูลก็มีความสำคัญเป็นพิเศษเช่นกัน ในสถานการณ์การใช้งาน เช่น ระบบการสนทนาและหุ่นยนต์แชท ความเร็วในการประมวลผลและความเร็วในการตอบสนองเป็นสิ่งสำคัญ ดังนั้นจึงจำเป็นต้องใช้อุปกรณ์จัดเก็บข้อมูลความเร็วสูง เช่น โซลิดสเตตไดร์ฟ NVMe เป็นต้น เพื่อตอบสนองความต้องการในการประมวลผลและการตอบสนองแบบเรียลไทม์

นอกจากนี้ เนื่องจากความต้องการด้านความปลอดภัยของข้อมูลเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง โซลูชันการจัดเก็บข้อมูลจึงจำเป็นต้องพิจารณาประเด็นด้านความปลอดภัยของข้อมูลมากขึ้นด้วย การรั่วไหลของข้อมูลและการสูญหายของข้อมูลได้กลายเป็นหนึ่งในความเสี่ยงที่องค์กรและบุคคลทั่วไปต้องเผชิญ ดังนั้น จึงจำเป็นต้องปรับใช้โซลูชันการจัดเก็บข้อมูลที่ปลอดภัยมากขึ้น เช่น พื้นที่จัดเก็บข้อมูลที่เข้ารหัส

กล่าวโดยสรุป ความนิยมอย่างต่อเนื่องของ ChatGPT ทำให้ความต้องการของตลาดสินค้าคงคลังเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว แต่ในขณะเดียวกันก็นำมาซึ่งความต้องการพื้นที่เก็บข้อมูลที่เพิ่มขึ้นและต้นทุนที่เพิ่มขึ้นด้วย สำหรับการประมวลผลข้อมูลแบบเรียลไทม์และข้อกำหนดในการจัดเก็บข้อมูลเพื่อประสิทธิภาพ ความปลอดภัย และความน่าเชื่อถือระดับสูง การเพิ่มประสิทธิภาพและการปรับปรุงโซลูชันการจัดเก็บข้อมูลกลายเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง ดังนั้น ในอนาคต นวัตกรรมและการพัฒนาอย่างต่อเนื่องของเทคโนโลยีการจัดเก็บข้อมูลจะกลายเป็นวิธีการสำคัญในการรับมือกับความต้องการพื้นที่จัดเก็บข้อมูลที่เพิ่มขึ้น และให้บริการพื้นที่จัดเก็บข้อมูลที่ดีขึ้นสำหรับการประยุกต์ใช้โมเดลการประมวลผลภาษาธรรมชาติ เช่น ChatGPT

ด้วยการพัฒนาอย่างต่อเนื่องและการทำให้เทคโนโลยี AI เป็นที่นิยม การฝึกอบรมและการประยุกต์ใช้โมเดล AI ขั้นสูง เช่น ChatGPT ความต้องการทางเทคนิคที่สูงนี้ได้ผลักดันการพัฒนาอย่างรวดเร็วของตลาดสตอเรจ จากมุมมองของความต้องการพื้นที่จัดเก็บข้อมูลแบบดั้งเดิมและความต้องการพื้นที่จัดเก็บข้อมูลแบบกระจายอำนาจ เราจะหารือถึงเหตุผลที่อยู่เบื้องหลังความต้องการที่เพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วของตลาดพื้นที่จัดเก็บข้อมูลซึ่งได้แรงหนุนจากความนิยมอย่างต่อเนื่องของ ChatGPT และแนวโน้มในอนาคต

1. ความต้องการพื้นที่เก็บข้อมูลแบบดั้งเดิม

สำหรับโมเดล AI ขนาดใหญ่เช่น ChatGPT ความต้องการพื้นที่เก็บข้อมูลนั้นค่อนข้างใหญ่ โมเดลดังกล่าวมักจะต้องได้รับการฝึกฝนด้วยพารามิเตอร์หลายร้อยหรือหลายแสนล้าน ซึ่งหมายความว่าจำเป็นต้องใช้พื้นที่จัดเก็บขนาดใหญ่เพื่อบันทึกพารามิเตอร์และข้อมูลการฝึกอบรมเหล่านี้ ยกตัวอย่าง ChatGPT-3 จำเป็นต้องใช้พื้นที่จัดเก็บมากกว่า 300PB เพื่อฝึกโมเดลซึ่งเป็นตัวเลขที่มากอยู่แล้ว

ความต้องการในการจัดเก็บข้อมูลนี้ได้ผลักดันการพัฒนาของตลาดการจัดเก็บข้อมูลแบบดั้งเดิม ที่เก็บข้อมูลแบบดั้งเดิมมักจะหมายถึงโมเดลที่เก็บข้อมูลที่อิงจากเซิร์ฟเวอร์ส่วนกลาง ซึ่งสามารถให้พื้นที่เก็บข้อมูลจำนวนมากและการเข้าถึงข้อมูลความเร็วสูงแก่ผู้ใช้ โมเดลสตอเรจนี้เป็นกระแสหลักในช่วงสองสามทศวรรษที่ผ่านมา เนื่องจากสามารถให้บริการสตอเรจที่เสถียร มีประสิทธิภาพ และปลอดภัย ในการพัฒนาเทคโนโลยี AI อย่างรวดเร็ว พื้นที่จัดเก็บข้อมูลแบบดั้งเดิมก็มีบทบาทสำคัญเช่นกัน โดยให้พื้นที่จัดเก็บข้อมูลที่จำเป็นและพลังการประมวลผลสำหรับการฝึกอบรมและใช้งานโมเดล AI

อย่างไรก็ตาม ด้วยการพัฒนาโมเดล AI อย่างต่อเนื่องและการเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วของข้อมูล พื้นที่จัดเก็บข้อมูลแบบดั้งเดิมจึงเผชิญกับความท้าทายบางประการ ประการแรก การฝึกโมเดล AI ต้องใช้ข้อมูลจำนวนมหาศาล ซึ่งหมายความว่าต้องใช้พื้นที่จัดเก็บขนาดใหญ่ขึ้น ประการที่สอง การฝึกอบรมโมเดล AI ต้องใช้พลังการประมวลผลอันทรงพลัง ซึ่งหมายถึงอุปกรณ์ประมวลผลที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น ปัจจัยเหล่านี้ผลักดันให้ผู้คนค้นหาโซลูชันการจัดเก็บข้อมูลขั้นสูงและมีประสิทธิภาพ ซึ่งนำไปสู่แนวคิดของพื้นที่จัดเก็บข้อมูลแบบกระจายอำนาจ

2. ความต้องการพื้นที่เก็บข้อมูลแบบกระจายอำนาจ

การจัดเก็บข้อมูลแบบกระจายศูนย์เป็นรูปแบบการจัดเก็บข้อมูลแบบกระจายตามเครือข่ายแบบเพียร์ทูเพียร์และอัลกอริทึมแบบกระจาย ซึ่งจะกระจายและจัดเก็บข้อมูลบนหลายโหนด จึงได้พื้นที่จัดเก็บข้อมูลที่ปลอดภัยและการเข้าถึงข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ ที่เก็บข้อมูลแบบกระจายอำนาจนั้นแตกต่างจากที่เก็บข้อมูลแบบดั้งเดิมตรงที่จะไม่มีเซิร์ฟเวอร์แบบรวมศูนย์หรือศูนย์ข้อมูลเดียว แต่จะกระจายการจัดเก็บข้อมูลบนโหนดทั่วโลก และโหนดเหล่านี้รวมกันเป็นเครือข่ายแบบกระจายอำนาจที่ทุกคนสามารถเข้าร่วมเพื่อร่วมกันจัดหาพื้นที่จัดเก็บและพลังการประมวลผล

พื้นที่จัดเก็บข้อมูลแบบกระจายศูนย์สามารถแก้ปัญหาความท้าทายบางประการที่พื้นที่จัดเก็บข้อมูลแบบดั้งเดิมต้องเผชิญ อย่างแรก มันสามารถให้พื้นที่เก็บข้อมูลที่ใหญ่ขึ้นได้ เนื่องจากแต่ละโหนดสามารถให้พื้นที่เก็บข้อมูลที่แน่นอนได้ ประการที่สอง สามารถให้การเข้าถึงข้อมูลที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น เนื่องจากสามารถดึงข้อมูลได้จากหลาย ๆ โหนดพร้อมกัน ซึ่งสามารถลดเวลาในการเข้าถึงได้อย่างมาก สิ่งที่สำคัญที่สุด พื้นที่จัดเก็บข้อมูลแบบกระจายศูนย์สามารถให้ความปลอดภัยที่มากขึ้น เนื่องจากข้อมูลไม่ได้ถูกจัดเก็บไว้ที่ส่วนกลางในที่เดียวอีกต่อไป ซึ่งจะช่วยป้องกันข้อมูลไม่ให้สูญหายหรือถูกแฮ็ก

พื้นที่เก็บข้อมูลแบบกระจายศูนย์ได้กลายเป็นประเด็นร้อนในแวดวงอินเทอร์เน็ตในปัจจุบัน บริษัทเทคโนโลยีเกิดใหม่บางแห่งได้เริ่มสำรวจรูปแบบการจัดเก็บนี้ เช่น IPFS, Filecoin และ Sia บริษัทเหล่านี้ใช้เทคโนโลยีบล็อกเชนและอัลกอริธึมแบบกระจายเพื่อสร้างเครือข่ายการจัดเก็บข้อมูลแบบกระจายอำนาจ และได้รับความสนใจจากผู้ใช้และนักลงทุนมากขึ้นเรื่อยๆ

3. แนวโน้มในอนาคต

ด้วยการพัฒนาอย่างรวดเร็วและความนิยมของเทคโนโลยี AI ความต้องการในการจัดเก็บข้อมูลจะเพิ่มขึ้นอย่างต่อเนื่อง ซึ่งจะส่งเสริมการพัฒนาอย่างรวดเร็วของตลาดการจัดเก็บข้อมูล ที่เก็บข้อมูลแบบดั้งเดิมและที่เก็บข้อมูลแบบกระจายศูนย์จะอยู่ร่วมกัน และพวกเขาจะเลือกโซลูชันการจัดเก็บข้อมูลที่เหมาะสมตามความต้องการและสถานการณ์การใช้งานที่แตกต่างกัน

ในแง่ของพื้นที่เก็บข้อมูลแบบดั้งเดิม พื้นที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์และที่เก็บข้อมูลบนคลาวด์แบบไฮบริดจะกลายเป็นกระแสหลัก พวกเขาสามารถให้บริการพื้นที่เก็บข้อมูลที่มีประสิทธิภาพ ยืดหยุ่น และปลอดภัย และปรับให้เข้ากับสถานการณ์การใช้งานในระดับต่างๆ ในขณะเดียวกัน ผู้จำหน่ายอุปกรณ์จัดเก็บข้อมูลแบบดั้งเดิมจะยังคงพัฒนาเทคโนโลยีการจัดเก็บข้อมูลใหม่ๆ อย่างต่อเนื่องเพื่อตอบสนองความต้องการในการจัดเก็บข้อมูลที่เพิ่มขึ้น

ในแง่ของการจัดเก็บข้อมูลแบบกระจายอำนาจ มันจะค่อยๆ กลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญสำหรับเทคโนโลยี AI โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการจัดเก็บและแบ่งปันข้อมูลขนาดใหญ่ ด้วยการพัฒนาอย่างต่อเนื่องและความสมบูรณ์ของเทคโนโลยีการจัดเก็บข้อมูลแบบกระจายศูนย์ จะได้รับความสนใจมากขึ้นเรื่อยๆ และคาดว่าจะกลายเป็นสาขาที่สำคัญของตลาดการจัดเก็บข้อมูลในอนาคต

ในแง่ของการจัดเก็บข้อมูลแบบกระจายอำนาจ มันจะค่อยๆ กลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่สำคัญสำหรับเทคโนโลยี AI โดยเฉพาะอย่างยิ่งในการจัดเก็บและแบ่งปันข้อมูลขนาดใหญ่ ด้วยการพัฒนาอย่างต่อเนื่องและความสมบูรณ์ของเทคโนโลยีการจัดเก็บข้อมูลแบบกระจายศูนย์ จะได้รับความสนใจมากขึ้นเรื่อยๆ และคาดว่าจะกลายเป็นสาขาที่สำคัญของตลาดการจัดเก็บข้อมูลในอนาคต

กล่าวโดยย่อ ความนิยมอย่างต่อเนื่องของ ChatGPT ทำให้ความต้องการของตลาดสินค้าคงคลังเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว ซึ่งสะท้อนถึงตำแหน่งที่สำคัญของเทคโนโลยี AI ในสังคมปัจจุบัน ที่เก็บข้อมูลแบบดั้งเดิมและที่เก็บข้อมูลแบบกระจายศูนย์จะอยู่ร่วมกัน และพวกเขาจะเลือกโซลูชันการจัดเก็บข้อมูลที่เหมาะสมตามความต้องการและสถานการณ์การใช้งานที่แตกต่างกัน ไม่ว่าจะเป็นสตอเรจแบบดั้งเดิมหรือสตอเรจแบบกระจายศูนย์ การพัฒนาเทคโนโลยีสตอเรจจะส่งเสริมการพัฒนาอย่างรวดเร็วและการประยุกต์ใช้เทคโนโลยี AI ทำให้เรามีความสะดวกและนวัตกรรมมากขึ้น

ในอนาคต เราคาดการณ์ได้ว่าด้วยการพัฒนาและประยุกต์ใช้เทคโนโลยี AI อย่างต่อเนื่อง ความต้องการพื้นที่เก็บข้อมูลจะเพิ่มขึ้น สิ่งนี้จะส่งเสริมการพัฒนาอย่างรวดเร็วและนวัตกรรมของตลาดสตอเรจ และในขณะเดียวกันก็นำโอกาสและความท้าทายใหม่ๆ มาสู่สตอเรจแบบดั้งเดิมและสตอเรจแบบกระจายศูนย์ เราจำเป็นต้องสำรวจและวิจัยเทคโนโลยีการจัดเก็บข้อมูลใหม่ๆ อย่างต่อเนื่อง และเพิ่มประสิทธิภาพและปรับปรุงโซลูชันการจัดเก็บข้อมูลอย่างต่อเนื่องเพื่อตอบสนองความต้องการในการจัดเก็บข้อมูลที่เพิ่มขึ้นและสถานการณ์การใช้งานที่แตกต่างกัน

ในยุคที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วนี้ เราจำเป็นต้องรักษาความคิดที่เปิดกว้างและสร้างสรรค์ ปรับตัวอย่างแข็งขันและยอมรับการเปลี่ยนแปลง เชี่ยวชาญและใช้เทคโนโลยีการจัดเก็บข้อมูลใหม่ เพื่อที่จะใช้ประโยชน์จากคุณค่าของเทคโนโลยี AI และสร้างมูลค่าและความสำเร็จได้มากขึ้น

หน่วยเก็บข้อมูลแบบกระจายเป็นวิธีการจัดเก็บที่กระจายข้อมูลในหลาย ๆ โหนด มันมีข้อดีของความน่าเชื่อถือสูง การรักษาความปลอดภัยที่แข็งแกร่ง และการปกป้องความเป็นส่วนตัว เนื่องจากข้อมูลกระจัดกระจายอยู่ในหลายโหนด จึงสามารถหลีกเลี่ยงความเสี่ยงของความล้มเหลวเพียงจุดเดียวได้อย่างมีประสิทธิภาพ และยังยากต่อการถูกโจมตี ซึ่งช่วยปรับปรุงความปลอดภัยและการปกป้องความเป็นส่วนตัว ในบางแอปพลิเคชันที่ต้องการการปกป้องความเป็นส่วนตัวของข้อมูลสูง มีการใช้พื้นที่เก็บข้อมูลแบบกระจายกันอย่างแพร่หลาย

อย่างไรก็ตาม พื้นที่เก็บข้อมูลแบบกระจายก็มีปัญหาเช่นกัน ปัญหาที่ใหญ่ที่สุดคือความเร็วในการเข้าถึงค่อนข้างช้าและการจัดการค่อนข้างยาก เนื่องจากข้อมูลกระจัดกระจายไปตามโหนดต่างๆ ความเร็วในการเข้าถึงข้อมูลจึงช้ากว่าที่จัดเก็บข้อมูลแบบรวมศูนย์ และการจัดการค่อนข้างยาก นอกจากนี้ยังมีปัญหาทางเทคนิคที่ซับซ้อนในการจัดเก็บแบบกระจาย ซึ่งต้องใช้บุคลากรด้านเทคนิคที่เชี่ยวชาญในการบำรุงรักษาและการจัดการ

ดังนั้น การเลือกวิธีการจัดเก็บข้อมูลที่เหมาะสมจำเป็นต้องพิจารณาสถานการณ์และข้อกำหนดการใช้งานเฉพาะอย่างครอบคลุม ในบางแอปพลิเคชันที่ต้องการการปกป้องความเป็นส่วนตัวของข้อมูลสูง พื้นที่จัดเก็บแบบกระจายอาจเหมาะสมกว่า ในขณะที่บางแอปพลิเคชันที่ต้องการความเร็วในการเข้าถึงข้อมูลที่สูงกว่า พื้นที่จัดเก็บแบบรวมศูนย์อาจเหมาะสมกว่า

4. บทสรุป

จากมุมมองของความนิยมอย่างต่อเนื่องของ ChatGPT ทำให้เกิดความต้องการเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็วของตลาดสินค้าคงคลัง บทความนี้วิเคราะห์ความต้องการในการจัดเก็บข้อมูลของเทคโนโลยี AI กล่าวถึงข้อดีและข้อเสียของการจัดเก็บแบบดั้งเดิมและการจัดเก็บแบบกระจายอำนาจ และมองไปข้างหน้าถึงแนวโน้มของเทคโนโลยีการจัดเก็บในอนาคต . เราจะเห็นได้ว่าการพัฒนาอย่างรวดเร็วและสร้างสรรค์นวัตกรรมของตลาดสตอเรจจะนำโอกาสและความท้าทายใหม่ๆ มาสู่การพัฒนาและประยุกต์ใช้เทคโนโลยี AI และยังนำความสะดวกสบายและนวัตกรรมมาสู่ชีวิตของเราอีกด้วย ดังนั้นเราจึงจำเป็นต้องสำรวจและวิจัยเทคโนโลยีการจัดเก็บข้อมูลใหม่ ๆ อย่างต่อเนื่อง และเพิ่มประสิทธิภาพและปรับปรุงโซลูชันการจัดเก็บข้อมูลอย่างต่อเนื่องเพื่อใช้ประโยชน์จากคุณค่าของเทคโนโลยี AI และสร้างมูลค่าและความสำเร็จที่มากขึ้น