Därför är bandlagring viktigt för AI-data

AI-infrastruktur beskrivs vanligtvis utifrån kostnader för datacenter, energibehov och beräkningskraft. Men de data som används för att träna och köra modeller är också en viktig resurs. Enligt Stanford Universitys 2025 AI Index Report fördubblas storleken på träningsdataset för LLMs var åttonde månad.

Alla dataset behöver inte hög prestanda i varje steg. Vissa data flyttas snabbt till system för kurering och modellutveckling, medan annat material kan lagras säkert tills det behövs. Utmaningen är att hålla stora dataset tillgängliga för AI-arbetsflöden utan att betala för alltid påslagen lagring med hög prestanda för hela datamängden.

Band är fortfarande ett alternativ för den billigare lagringsnivån. Successiva LTO-generationer har ökat kapacitet, genomströmning och säkerhet, och moderna bandsystem kan strömma data till snabbare lagring när kurering eller träning börjar. I skala på flera petabyte kan band kosta mindre per terabyte än flash- eller HDD-infrastruktur, samtidigt som prestanda och kapacitet kan skalas oberoende av varandra.

Band erbjuder också hårdvarubaserad kryptering, Write-Once-Read-Many (WORM)-media och möjligheten att flytta kassetter offline eller till en annan plats. Det kan hjälpa organisationer att hålla mer egen data tillgänglig, skyddad och återställningsbar för AI-arbetsflöden, samtidigt som mängden högpresterande lagring som måste vara online begränsas.