Infrastruktura AI wymaga więcej niż mocy obliczeniowych i akceleratorów - przechowywanie danych generowanych podczas inferencji stanowi znaczący, często niedoceniany koszt operacyjny. Gdy użytkownik otrzymuje 8-sekundowy klip wideo o rozmiarze 3,97MB, system musi przechowywać dodatkowo ponad 500MB danych pomocniczych zawierających logi, cachowane konteksty, pośrednie renderingi, kopie zapasowe i rekordy bezpieczeństwa. To 130-krotny wzrost w stosunku do pliku widzianego przez użytkownika.
Różnica między trenowaniem a inferencją ma kluczowe znaczenie dla planowania budżetów. Trening modelu to projekt z określonym początkiem i końcem - można go zaplanować i zamknąć. Inferencja natomiast nie kończy się nigdy: działa ciągle, 24/7, a każde zapytanie od użytkownika zostawia ślad danych, które trzeba przechowywać. Tradycyjne rozmowy o infrastrukturze AI skupiały się na obliczeniach potrzebnych do treningu, pomijając fakt, że operacyjne koszty mogą być zdominowane przez przechowywanie.
Problem pogarsza się wraz ze skalowaniem. Przedsiębiorstwa generujące dłuższe filmy w wyższej rozdzielczości, czy przetwarzające miliardowe liczby codziennych zapytań, muszą liczyć się z rosnącą stopą generowania danych. Nieprzygotowanie na ten wzrost może oznaczać znaczące, nieplanowane wydatki operacyjne na infrastrukturę magazynowania - koszt, który jest często przeoczony na etapie początkowego planowania systemów AI.