es.wedoany.com Noticia: Backblaze ha firmado un acuerdo de almacenamiento multiexabyte por valor de 335 millones de dólares a cinco años con CoreWeave, proveedor de infraestructura de nube de IA, para añadir una capa de capacidad de bajo coste basada en HDD a su plataforma de almacenamiento gestionado. Esta colaboración permite a los clientes de CoreWeave acceder a una nueva capa de almacenamiento de objetos sin necesidad de modificar el código, al tiempo que pone de relieve una restricción fundamental en la infraestructura de IA: la ubicación real de todos los datos durante las cargas de trabajo de producción.
Para CoreWeave, el foco de este acuerdo no es la capacidad de GPU en sí, sino la arquitectura de almacenamiento que la rodea. La nube de IA a menudo se percibe como impulsada por la potencia de cálculo, pero los entrenamientos, puntos de control, salidas de modelos, generación aumentada por recuperación (RAG), preparación de datos y tuberías de inferencia generan enormes volúmenes de datos. Algunas de estas cargas de trabajo requieren rendimiento a nivel de memoria flash, pero la mayoría no exige un alto rendimiento de almacenamiento. Es precisamente esta necesidad la que ofrece una oportunidad para Backblaze.
Backblaze respaldará la capa de almacenamiento basada en HDD dentro del almacenamiento de objetos de IA de CoreWeave, incluidos los entornos que utilizan la tecnología de caché distribuida LOTA de CoreWeave. Se espera que los clientes existentes puedan acceder a la nueva capa de almacenamiento sin necesidad de reescribir aplicaciones, lo que tiene un valor comercial significativo.
Desde una perspectiva económica, CoreWeave busca reservar el almacenamiento de alto rendimiento para las cargas de trabajo de IA que realmente lo necesitan, mientras traslada los datos insensibles a la latencia a capas de capacidad más económicas. Si se ejecuta correctamente, esta medida puede mejorar la utilización de la infraestructura y reducir el costo híbrido de ejecutar servicios de IA. Las cargas de trabajo de IA no tienen un único patrón de almacenamiento; los puntos de control de modelos, conjuntos de datos de entrenamiento, registros de indicaciones y corpus de RAG se comportan de manera diferente. Tratarlos todos como almacenamiento de alta gama resulta costoso, mientras que considerarlos todos como archivos en frío no satisface las necesidades de uso.
El negocio de Backblaze se centra en el almacenamiento en la nube a gran escala y rentable, y se dice que presta servicio a más de 100.000 clientes. CoreWeave, por su parte, aporta la demanda del lado de la nube de IA, incluyendo desarrolladores de modelos, empresas e instituciones de investigación. La compañía afirma que su plataforma atiende a nueve de los diez principales proveedores de modelos de IA.
Este acuerdo también refleja la madurez de la pila de infraestructura de IA. La primera ola de gastos benefició a empresas con capacidad de GPU, electricidad y centros de datos. La siguiente fase es más compleja e implica diseño de almacenamiento, caché, redes, orquestación, eficiencia energética y control de costos. Los operadores deben hacer que la infraestructura de IA funcione como un negocio de servicios, no como un proyecto científico.
El tamaño de un acuerdo multiexabyte también plantea preguntas prácticas: ¿cuánta capacidad se implementará de inmediato? ¿Cómo se ajustarán los precios si cambian las necesidades de almacenamiento de IA? ¿Cómo evolucionará la situación cuando los clientes exijan un mayor control regional sobre sus datos? Los reguladores y los equipos de riesgo empresarial prestarán cada vez más atención a la ubicación de los datos de entrenamiento de IA, las salidas generadas y la información de los clientes.
Backblaze ha conseguido un cliente importante en infraestructura de IA y ha elevado su papel en un mercado aún dominado por la narrativa de la computación. CoreWeave, por su parte, ha añadido una nueva capa de almacenamiento en su plataforma de almacenamiento gestionado sin obligar a los clientes a realizar cambios en las aplicaciones. Ahora comienza el trabajo más difícil de cuantificar: llenar la capacidad, mantener los costos predecibles y hacer que el almacenamiento sea lo suficientemente transparente como para que los desarrolladores ya no tengan que pensar en él.
Para los compradores de IA, este acuerdo significa que podría reducir los costos de almacenamiento de las cargas de trabajo de IA al emparejar tipos de datos con capas de capacidad más económicas, sin necesidad de realizar cambios a nivel de aplicación. Los clientes de CoreWeave podrán acceder a capas de almacenamiento adicionales mientras conservan sus flujos de trabajo y rutas de código existentes. El almacenamiento en HDD es relevante para la IA porque muchos conjuntos de datos, salidas, registros y puntos de control de IA no requieren rendimiento de almacenamiento de alta gama. Los equipos de infraestructura deben evaluar la latencia, los patrones de recuperación, la residencia de datos, la persistencia, la complejidad de integración y si la estrategia de capas coincide con el comportamiento de las cargas de trabajo de IA en producción. El principal riesgo de ejecución de este acuerdo radica en que la economía depende de la utilización, el rendimiento predecible y la colocación cuidadosa de los datos entre capas.
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