Планирование инфраструктуры ИИ часто фокусируется на вычислительных мощностях, однако расходы на хранение данных становятся критическим фактором. В отличие от обучения моделей, которое имеет четкие временные рамки, инференс работает непрерывно, генерируя логи, кэшированные контексты и резервные копии. Согласно данным WD, создание 8-секундного видеоролика объемом 3,97 МБ приводит к накоплению более 500 МБ сопутствующих данных, что в 130 раз превышает размер выходного файла. По прогнозам McKinsey, спрос на инференс будет расти на 35% ежегодно до 2030 года, опережая темпы роста обучения. Опрос IDC показал, что 95% ИТ-руководителей столкнулись с ростом объемов данных из-за генеративного ИИ. Специалисты предупреждают, что если компании не пересмотрят архитектуру хранения, включая использование более экономичных уровней (HDD) и стратегии управления данными, расходы на хранение могут стать значительной долей бюджета, которую сложно прогнозировать.