Il est important de considérer l'ensemble du cycle de vie des données d'IA, de la génération à l'archivage et à la réutilisation, pour une gestion de stockage efficace.
L'intelligence artificielle, souvent associée à des coûts de calcul élevés, cache un autre coût important : le stockage des données générées par l'inférence. Alors que la demande d'inférence d'IA augmente, les entreprises doivent repenser leur stratégie de stockage pour éviter des dépassements budgétaires significatifs.
