De acordo com pt.wedoany.com-A Backblaze assinou um acordo de armazenamento de vários exabytes, no valor de US$ 335 milhões, por cinco anos, com a CoreWeave, provedora de infraestrutura de nuvem de IA, adicionando uma camada de baixo custo baseada em HDD à sua plataforma de armazenamento gerenciado. Esta parceria permite que os clientes da CoreWeave acessem uma nova camada de armazenamento de objetos sem modificar o código, ao mesmo tempo que destaca uma restrição central na infraestrutura de IA: a localização real de todos os dados durante cargas de trabalho de produção.
Para a CoreWeave, o foco deste negócio não é a capacidade de GPU em si, mas a arquitetura de armazenamento em torno dessa capacidade. A nuvem de IA é frequentemente vista como impulsionada por poder computacional, mas execuções de treinamento, checkpoints, saídas de modelos, geração aumentada por recuperação (RAG), preparação de dados e pipelines de inferência geram volumes massivos de dados. Parte dessas cargas de trabalho exige desempenho de nível flash, mas a maioria não requer alto desempenho de armazenamento. É essa demanda que oferece uma oportunidade para a Backblaze.
A Backblaze dará suporte à camada de armazenamento baseada em HDD dentro do armazenamento de objetos de IA da CoreWeave, incluindo ambientes que utilizam a tecnologia de cache distribuído LOTA da CoreWeave. Espera-se que os clientes existentes possam acessar a nova camada de armazenamento sem reescrever aplicações, o que tem um valor comercial significativo.
Do ponto de vista econômico, a CoreWeave deseja reservar o armazenamento de alto desempenho para cargas de trabalho de IA que realmente precisam dele, enquanto transfere dados insensíveis à latência para camadas de capacidade mais baratas. Se executado corretamente, isso pode aumentar a utilização da infraestrutura e reduzir o custo misto da execução de serviços de IA. As cargas de trabalho de IA não têm um único padrão de armazenamento; checkpoints de modelos, conjuntos de dados de treinamento, logs de prompts e corpus de RAG se comportam de maneiras diferentes. Tratar tudo como armazenamento de alto custo é caro, e tratar tudo como arquivamento a frio não atende às necessidades de uso.
O negócio da Backblaze gira em torno de armazenamento em nuvem em larga escala e com boa relação custo-benefício, supostamente atendendo a mais de 100.000 clientes. A CoreWeave, por sua vez, traz o lado da demanda de nuvem de IA, incluindo desenvolvedores de modelos, empresas e instituições de pesquisa. A empresa afirma que sua plataforma atende a nove dos dez maiores provedores de modelos de IA.
Este acordo também reflete o amadurecimento da pilha de infraestrutura de IA. A primeira onda de investimentos beneficiou empresas com capacidade de GPU, energia e data centers. A próxima fase é mais complexa, envolvendo layout de armazenamento, cache, rede, orquestração, eficiência energética e controle de custos. Os operadores precisam fazer a infraestrutura de IA funcionar como um negócio de serviços, não como um projeto científico.
Um acordo de vários exabytes é de grande escala e também levanta algumas questões práticas: quanta capacidade será implantada imediatamente? Como os preços serão ajustados se a demanda por armazenamento de IA mudar? Como a situação evoluirá quando os clientes exigirem mais controle regional sobre os dados? Reguladores e equipes de risco corporativo estarão cada vez mais atentos ao local onde os dados de treinamento de IA, saídas geradas e informações dos clientes são armazenados.
A Backblaze ganhou um cliente importante de infraestrutura de IA e elevou seu papel em um mercado ainda dominado pela narrativa computacional. A CoreWeave, por sua vez, adicionou uma nova camada de armazenamento à sua plataforma de armazenamento gerenciado, sem forçar os clientes a fazer alterações nas aplicações. Agora, começa o trabalho mais difícil de quantificar: preencher a capacidade, manter os custos previsíveis e tornar o armazenamento transparente o suficiente para que os desenvolvedores não precisem mais pensar nele.
Para os compradores de IA, este acordo significa que pode reduzir os custos de armazenamento de cargas de trabalho de IA ao combinar tipos de dados com camadas de capacidade mais baratas, sem exigir alterações no nível da aplicação. Os clientes da CoreWeave poderão acessar camadas de armazenamento adicionais, mantendo fluxos de trabalho e caminhos de código existentes. O armazenamento em HDD é relevante para IA porque muitos conjuntos de dados, saídas, logs e checkpoints de IA não exigem desempenho de armazenamento de ponta. As equipes de infraestrutura devem avaliar latência, padrões de recuperação, residência de dados, persistência, complexidade de integração e se a estratégia de hierarquização corresponde ao comportamento das cargas de trabalho de IA em produção. O principal risco de execução deste acordo é que a economia depende da utilização, do desempenho previsível e da colocação cuidadosa dos dados entre as camadas.
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