ארגונים רואים החזר השקעה בבינה מלאכותית, אבל 62% לא ערוכים לדרישות האחסון

הפער בין ציפיות למציאות

סקר של סיגייט (Seagate) בקרב 2,712 מקבלי החלטות טכנולוגיות בארגונים גדולים חושף פער בולט: 99% מהמשיבים צופים שהבינה המלאכותית תגדיל את צורכי האחסון שלהם בשלוש השנים הקרובות, ו-32% מעריכים גידול של יותר מ-50%, אבל רק 38% אומרים שהתשתית שלהם מוכנה לזה. המחקר, שבוצע על ידי ריקון אנליטיקס (Recon Analytics) במאי-יוני 2026, הקיף את ארה"ב, סין, הודו, בריטניה, גרמניה, צרפת ויפן.

איכות נתונים לפני כוח מחשוב

האתגר הנפוץ ביותר שדיווחו המשיבים הוא איכות ומוכנות הנתונים, 53% ציינו אותו. תשתית אחסון הגיעה שנייה עם 43%, הרבה לפני זמינות מחשוב (27%) ומגבלות אנרגיה (24%). המספרים האלה מאשרים את מה שמהנדסי תשתיות יודעים כבר זמן מה: המודל לא שווה הרבה אם הדאטה שמזין אותו לא נקי, לא מתויג, ולא נגיש בזמן אמת.

החזר השקעה דוחף השקעה בתשתית

למרות הפערים, 86% מהארגונים מדווחים על "החזר מתון או משמעותי" מהשקעות AI, ושליש מציינים החזר "משמעותי ומדיד". זה משנה את היחס לאחסון: 98% מהמשיבים הסכימו שהאחסון הופך מרכיב אסטרטגי בתשתית העסקית. בהתאם, 76% דירגו דאטה סנטרים בשלוש העדיפויות הראשונות להשקעה, ואחד מכל חמישה הציב אותם בראש הרשימה.

חסמים מעבר לחומרה

הדוח מצביע גם על חסמים שאינם טכנולוגיים נטו: אסטרטגיות AI לא בשלות, תקציבים ומשאבים מוגבלים, ואתגרי ניהול נתונים וממשל (governance). סיגייט מכנה את הגישה הנדרשת "סקיילינג בר-קיימא" (sustainable scaling), מונח שמנסה לאזן בין הדחף להגדיל קיבולת לבין מגבלות אנרגיה, שטח, ועלויות תפעול. הנתונים מצביעים על כך שהשוק עובר משלב הניסויים לשלב התשתית, ושם הקושי האמיתי.