AI Storage: Fondasi Strategis untuk Enterprise AI Modern

 Di tengah pesatnya adopsi AI, kesiapan data justru masih tertinggal. Gartner mencatat bahwa 63 persen organisasi tidak memiliki praktik pengelolaan data yang tepat untuk mendukung infrastruktur AI.   Memasuki 2026, ketika enterprise mulai membangun local AI dan private AI infrastructure, keterbatasan ini semakin terasa. Banyak inisiatif AI terhambat bukan oleh data atau model, melainkan oleh storage yang tidak dirancang untuk workload AI modern. Di sinilah Huawei AI Storage berperan sebagai fondasi data strategis yang membantu AI berjalan lebih cepat, stabil, dan efisien.    Apa itu AI Storage dan Mengapa Krusial untuk Enterprise AI? AI Storage adalah pendekatan penyimpanan data yang dirancang khusus untuk memenuhi karakteristik workload AI, mulai dari AI training hingga inferencing. Berbeda dengan storage tradisional yang dioptimalkan untuk transaksi atau arsip, AI Storage fokus pada akses paralel berskala besar, latensi rendah, dan throughput tinggi—karakteristik yang dibutuhkan oleh model AI modern, big data analytics, dan HPC workload.  Dalam konteks enterprise AI, AI Storage berperan sebagai fondasi data yang menentukan seberapa cepat dan stabil proses pengolahan AI dapat berjalan. Tanpa storage yang siap untuk AI, performa compute dan model tidak dapat dimaksimalkan. Karena itu, AI Storage menjadi elemen strategis dalam membangun data infrastructure yang scalable, efisien, dan aman.    Mengapa AI Membutuhkan Storage yang Berbeda dari Sistem Konvensional?  Workload AI menuntut cara kerja data yang jauh berbeda dibandingkan aplikasi enterprise tradisional. Proses training dan inferencing melibatkan pemrosesan data berskala besar secara simultan dan berkelanjutan, menjadikan storage bagian kritikal dari AI pipeline, bukan hanya lapisan pendukung.   Ketika storage tidak dirancang untuk karakteristik tersebut, hambatan performa menjadi tidak terhindarkan. Proses training melambat, inferencing tidak konsisten, […]