Аннотация:
Кто бы мог подумать, что записи ознаменуют вторую весну эры искусственного интеллекта. 29 октября японская компания Fujifilm объявила, что инвестирует около 10 миллиардов иен (приблизительно 422 миллиона юаней) и планирует расширить свою фабрику в Одаваре в префектуре Канагава с 2026 по 2028 финансовый год, чтобы увеличить производственные мощности лент для хранения данных в пять раз по сравнению с 2025 финансовым годом, сосредоточив внимание на производстве лент последнего поколения LTO Ultrium 10.
По данным Fujifilm, это крупнейшая инвестиция в специализированное оборудование для работы с лентами LTO за последние 20 лет.
Основной причиной расширения является огромный спрос на архивирование данных, вызванный генеративным искусственным интеллектом.
ИИ использует самые современные чипы, зачем ему ленты?
В компьютерной индустрии ходит классическая шутка.
Ученый-компьютерщик Эндрю Танненбаум однажды сказал:
Никогда не стоит недооценивать пропускную способность автомобиля, нагруженного лентами, мчащегося по шоссе
. Звучит абсурдно, но когда объем данных, которые необходимо передать, достигает уровня петабайт или даже эксабайт, загрузка накопителей на грузовики действительно может оказаться более эффективной, чем передача их по сети.
В 2016 году Amazon AWS запустила сервис Snowmobile, который напрямую использует тяжелые грузовики для перевозки больших устройств хранения и может перемещать до 100 ПБ данных за раз.
Хотя Snowmobile не доставляет ленты и услуга была прекращена в 2024 году, это свидетельствует о давней проблеме. Когда масштаб данных достигает определенного уровня, сохранение и перемещение данных по разумной цене само по себе становится инженерной задачей.
Результат генеративного искусственного интеллекта сделал эту проблему все более заметной.
Для обучения больших моделей требуется графический процессор, HBM и высокоскоростной твердотельный накопитель. Однако после обучения предприятия также оставят после себя исходный корпус, очищенные наборы данных, журналы обучения, контрольные точки модели и исторические версии, созданные в результате непрерывных итераций.
Среди прочего, для расчета данных требуются высокоскоростные устройства хранения, а крупномасштабные наборы данных, к которым часто обращаются, могут быть размещены на механических жестких дисках.
А те данные, которые не будут использоваться месяцами или даже годами, но не могут быть случайно удалены, подходят для систем долговременного архивирования.
В отрасли обычно называют «холодными» данные, доступ к которым осуществляется очень редко.
Например, после того как компания, занимающаяся искусственным интеллектом, обучила новую модель, старый набор данных может оказаться бесполезным в краткосрочной перспективе, но его все равно придется использовать повторно при повторении экспериментов, переобучении или проведении аудита соответствия в будущем.
Возникают проблемы. Когда данных накапливается все больше и больше, нужно ли нам держать все жесткие диски включенными и тратить деньги на поддержание файлов, к которым нет доступа каждые несколько лет?
Лента отлично справляется с этой задачей.
Во-первых, это дешево и энергосберегающе. Ленты можно хранить в автономном режиме в течение длительного периода времени, они не требуют непрерывного электропитания в режиме ожидания, а также не требуют поддержания работы и охлаждения оборудования, как онлайн-массивы жестких дисков.
Компания Fujifilm подсчитала, что при определенных условиях сохранения 100 ПБ данных и десятилетнего цикла автоматизированная ленточная система может снизить общую стоимость владения примерно на 86 % и сократить выбросы углекислого газа примерно на 95 % по сравнению с полностью механическим жестким диском.
Во-вторых, безопасность. Ленты можно удалить из системы и сохранить в автономном режиме, поэтому даже если сервер подвергнется атаке программы-вымогателя, физически изолированные ленты по-прежнему смогут сохранить независимую резервную копию.
Более того, современные ленты не такие медленные, как предполагалось. LTO-10 имеет скорость последовательной передачи данных до 1200 МБ/с, а автоматизированная ленточная библиотека также может использовать роботизированную загрузку и чтение.
Однако ленты требуют последовательного поиска данных, а случайное чтение файла может занять много времени, поэтому они не подходят для частого доступа и вычислений в реальном времени. Если SSD в дата-центре AI отвечает за доступность данных в любое время, то лента больше похожа на недорогое цифровое хранилище большой емкости.
На самом деле, научное сообщество уже давно использует этот подход.
В декабре 2025 года ЦЕРН, Европейская организация ядерных исследований, объявила, что совокупный объем экспериментальных данных, хранящихся на Большом адронном коллайдере, достиг 1 ЭБ, что эквивалентно 1 миллиону ТБ, при этом большая часть данных хранится примерно на 60 000 лентах.
Экспериментальные данные, собранные десятилетия назад, могут вновь обрести исследовательскую ценность благодаря появлению новых теорий. ЦЕРН прогнозирует, что объем данных, которые необходимо сохранять и обрабатывать в ближайшие десять лет, примерно в десять раз превысит предыдущую совокупную емкость хранилища.
Подобная логика также применима к историческому корпусу, записям обучения и резервным копиям моделей, сохраняемым компаниями, занимающимися искусственным интеллектом.
Рост рынка магнитных лент уже подтверждается фактическими данными.
Согласно данным, опубликованным LTO Alliance в сентябре 2026 года, глобальная емкость поставок лент LTO достигла рекордного уровня в 176,5 ЭБ в 2024 году, что на 15,4 % больше, чем в прошлом году. Хотя он и несколько снизился, в 2025 году он все равно достигнет 160,3EB.
В первом квартале 2026 года, с запуском LTO-10 и ростом спроса на архивирование, глобальные мощности по отгрузке лент вырастут на 57 % по сравнению с предыдущим годом. Статистика здесь представляет собой емкость хранилища, обеспечиваемую лентами, а не объем продаж ленточных картриджей.
Корпоративные ленты всегда имели стабильный рынок, а спрос на массовое архивирование данных с помощью генеративного искусственного интеллекта дал этой старой технологии новые возможности для роста.
На ленте можно хранить 100 ТБ, а ее емкость увеличилась в 400 раз за 26 лет
Есть еще одна причина, по которой ленты могут привлечь внимание в эпоху искусственного интеллекта, но которую легко упустить из виду.
В то время как обычные потребители считали, что ленточная технология находится в застое, инженеры улучшали плотность ее хранения.
В июне 2025 года компания Fujifilm выпустила ленту данных LTO-10 емкостью 30 ТБ, а в декабре того же года выпустила версию емкостью 40 ТБ, которая будет доступна в 2026 году. Первоначальная емкость одной коробки новейшего продукта достигает 40 ТБ. Если рассчитывать по степени сжатия 2,5:1 в идеальных условиях, теоретическая емкость может достигать 100 ТБ.
Изображение｜LTO-10 30 ТБ
Для сравнения: первое поколение лент LTO, выпущенное в 2000 году, имело исходную емкость всего 100 ГБ. Всего за 26 лет емкость одного ящика увеличилась в 400 раз. Однако 100 ТБ — это теоретическая мощность сжатия. Для уже сжатых видео, изображений и веса модели фактическая емкость обычно не может достичь этого числа.
Что еще интересно, кассета с лентой LTO-10 имеет площадь всего около 10 квадратных сантиметров и толщину 2,15 сантиметра, но внутри свернута лента длиной 1337 метров, что эквивалентно трем кругам стандартной легкой атлетики.
Чтобы уместить ленту длиной 1337 метров в кассету площадью всего около 10 квадратных сантиметров, Fujifilm внедрила арамидную пленку и новую технологию тонкослойного производства, позволяющую уменьшить общую толщину ленты всего до 4 микрон. Он также использовал сверхмелкие магнитные частицы, сочетающие технологию феррита бария и феррита стронция, чтобы увеличить объем данных, которые можно записать на единицу площади.
Что касается принципа хранения, то он практически такой же, как и аудиокассеты десятилетней давности.
Поверхность магнитной ленты покрыта мельчайшими магнитными частицами. При записи данных магнитная головка записывает цифровую информацию, изменяя состояние локального намагничивания; при чтении он обнаруживает изменения магнитного поля и восстанавливает данные посредством декодирования и исправления ошибок.
Современные ленты LTO записывают в линейном извилистом формате. Представьте себе шоссе с десятками тысяч полос движения. Магнитная головка записывает от начала до конца по набору дорожек, а затем корректирует свое положение для обратной записи в противоположном направлении.
Последняя версия LTO-10 имеет 15104 дорожки данных, а накопитель может читать и записывать 32 дорожки одновременно, используя более сложные материалы и технологию сервоуправления для постоянного увеличения емкости.
Более того, рост емкости ленточных накопителей еще далек от завершения.
В 2020 году IBM и Fujifilm достигли в лаборатории плотности магнитной записи 317 ГБ на квадратный дюйм, продемонстрировав технический потенциал одного ленточного картриджа, который в будущем достигнет 580 ТБ, что в 14,5 раз превышает нынешний коммерческий продукт емкостью 40 ТБ.
Конечно, 580ТБ все еще находится на стадии лабораторной демонстрации и до коммерциализации еще далеко.
Есть еще один долгосрочный недостаток ленты, который часто упускают из виду, — это совместимость.
Ленточные носители могут храниться в течение многих лет, но это не означает, что новые накопители через десятилетия все еще смогут их читать. Новейшие накопители LTO-10 могут только читать и записывать ленты LTO-10, в результате чего компаниям приходится сохранять старое оборудование или периодически переносить исторические данные на новые носители.
Для центров обработки данных, которые управляют десятками тысяч лент, миграция данных, проверка и обслуживание оборудования также являются значительными расходами.
Даже в этом случае в сценариях крупномасштабного холодного архивирования данных ленты по-прежнему имеют высокую конкурентоспособность по стоимости и энергопотреблению. Таким образом, прецизионные покрытия, тонкопленочные материалы и технологии магнитных частиц, накопленные Fujifilm за последние несколько десятилетий, вновь обрели коммерческую ценность в эпоху искусственного интеллекта.
История лент также имеет место в индустрии механических жестких дисков.
В январе этого года Western Digital сообщила, что мощности компании по производству жестких дисков на 2026 календарный год практически распроданы, а долгосрочные соглашения о покупке с некоторыми крупными клиентами продлены до 2028 года.
Ситуация Seagate еще более преувеличена. Согласно отчету о прибылях и убытках, опубликованному в конце октября, подавляющее большинство мощностей по поставкам механических жестких дисков компании было распределено по долгосрочным соглашениям до 2028 года, а соглашения о покупке некоторых поставщиков облачных услуг даже охватывают период до 2030 года.
Примечательно то, что механические жесткие диски не только продаются больше, но и цены на них растут.
Причина не сложная. Производительность произвольного чтения и записи SSD намного превосходит производительность механических жестких дисков, но для поставщиков облачных услуг, которым необходимо хранить огромные объемы данных онлайн в течение длительного времени, механические жесткие диски по-прежнему имеют преимущество в цене на ТБ.
В частности, индустрия искусственного интеллекта продолжает расширяться, и продолжают накапливаться обучающие данные, файлы моделей и различные типы сгенерированного контента. Центрам обработки данных нужны не только более быстрые твердотельные накопители, но и механические жесткие диски, которые могут обеспечить емкость в десятки или сотни ПБ по разумным ценам.
Конечно, у жестких дисков также есть затраты на производительность и обслуживание. Поскольку емкость одного диска продолжает увеличиваться, возможность произвольного доступа не будет улучшаться из года в год, а время восстановления данных после сбоя также может увеличиться.
Однако для поставщиков облачных услуг механические жесткие диски по-прежнему имеют ценность, пока стоимость хранения, плотность емкости и производительность доступа могут удовлетворить потребности бизнеса.
От объявления Fujifilm о пятикратном расширении производства до практически распроданной годовой производственной мощности Western Digital и подписания Seagate долгосрочного соглашения с поставщиками облачных услуг до 2030 года.
Ряд традиционных технологий, которые постепенно утратили свое присутствие на рынке бытовой электроники, находят новые возможности для роста в центрах обработки данных с искусственным интеллектом.
Однако в будущем лента может привести к появлению новых конкурентов.
В феврале 2026 года компания Microsoft Research опубликовала последние результаты проекта Silica in Nature. Исследователи использовали фемтосекундные лазеры для записи данных внутри стекла, достигнув емкости хранения 4,8 ТБ в стекле площадью около 12 квадратных сантиметров и толщиной 2 миллиметра.
Основываясь на тестах на ускоренное старение, исследователи подсчитали, что данные будут храниться более 10 000 лет. Хотя он еще далек от крупномасштабного коммерческого применения, он открывает еще одну возможность долгосрочного архивирования.
В какой-то степени хранение данных в эпоху искусственного интеллекта представляет собой довольно замечательную картину.
С одной стороны, Fujifilm все еще совершенствует процесс нанесения магнитно-порошкового покрытия, который длился десятилетиями, позволяя небольшой коробке с лентами хранить десятки терабайт данных; с другой стороны, Microsoft начала пытаться использовать лазеры для записи информации на стекле, подобно тому, как древние люди вырезали слова на камне.
В то время как мир гонится за более мощными графическими процессорами и более умными большими моделями, старые технологии, отвечающие за сохранение данных, вступили в свой золотой век.
Тенденция никогда не принадлежала только новым вещам, но и старым ремеслам, нашедшим свое место в новой тенденции.
Комментарии