Por qué el almacenamiento en cinta importa para los datos de IA

La infraestructura de IA suele analizarse en función del coste de los centros de datos, la energía y la capacidad de cómputo. Pero los datos utilizados para entrenar y ejecutar modelos también son un recurso fundamental. Según el 2025 AI Index Report de Stanford University, el tamaño de los conjuntos de datos de entrenamiento de los LLMs se duplica cada ocho meses.

No todos los conjuntos de datos necesitan un alto rendimiento en cada etapa. Algunos pasan rápidamente a sistemas de curación y desarrollo de modelos, mientras que otros pueden mantenerse almacenados de forma segura hasta que se necesiten. El reto es mantener grandes conjuntos de datos disponibles para los flujos de trabajo de IA sin pagar por una infraestructura de alto rendimiento siempre activa para todo el patrimonio de datos.

La cinta sigue siendo una opción para esa capa de menor coste. Las sucesivas generaciones de LTO han aumentado la capacidad, el rendimiento de transferencia y la seguridad, y los sistemas de cinta modernos pueden transmitir datos al almacenamiento rápido cuando comienza la curación o el entrenamiento. A escala de varios petabytes, la cinta puede costar menos por terabyte que la infraestructura flash o HDD, mientras que el rendimiento y la capacidad pueden escalarse de forma independiente.

La cinta también ofrece cifrado por hardware, medios Write-Once-Read-Many (WORM) y la posibilidad de trasladar los cartuchos a un entorno sin conexión o fuera de las instalaciones. Estas funciones pueden ayudar a las organizaciones a mantener más datos propios disponibles, protegidos y recuperables para los flujos de trabajo de IA, limitando al mismo tiempo la cantidad de almacenamiento de alto rendimiento que debe permanecer conectado.