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每家企業都希望具備面向未來的能力——擁有足夠的韌性，可在變革中持續蓬勃發展。然而，在 AI 重塑商業格局、技術迭代日新月異時代，對于存儲而言，"面向未來"究竟意味著什么？

對于企業而言，答案始于一個堅實的基礎：基于機械硬盤（HDD）的存儲架構。。傳統的存儲架構多為可預測、靜態的工作負載而設計。如今，隨著 AI 應用持續學習、再訓練和擴展，存儲必須在海量規模下兼具成本效益、適應性和可靠性。構建面向未來的存儲，意味著要構建能夠隨數據需求增長、應對不可預測的工作負載，并長期保持性能和耐用性的基礎設施，同時兼顧成本與能耗。

AI 的興起從根本上改變了格局 —— 工作負載已趨向動態化，數據量正以前所未有的速度激增，這要求基礎設施能夠輕松擴展，為持續創新提供支持。Market Data Forecast 數據顯示，亞太地區 AI 市場預計將以近 40% 的復合年增長率 (CAGR) 增長，到 2033 年，其市場規模將達到 1.365 萬億美元。而中國互聯網絡信息中心（CNNIC）在第 56 次《中國互聯網絡發展狀況統計報告》中指出，2024 年中國 AI 產業規模就已經突破 7000 億元。2025 年 1 月，中國還進一步設立 600 億元規模的國家投資基金，圍繞 AI 全產業鏈開展投資布局。

為了跟上這一步伐，企業必須重新設計其存儲基礎設施以適應未來的需求。一個真正面向未來的存儲戰略建立在三大支柱之上：可擴展的經濟性、動態的適應性以及可持續的運營體系。

可擴展的經濟性：HDD 是基礎

AI 對數據的需求極為龐大，且仍在迅速上升。非結構化的數據正呈爆炸式增長，其規模達到 PB 級別，管理這些數據已成為當今企業面臨的最大挑戰之一。根據 IDC 的數據，到 2025 年，企業所生成的數據中將有超過 86% 是非結構化的，并且在未來五年內，這類數據的復合年增長率 (CAGR) 將達到 26.4%（資料來源：IDC's Worldwide Global DataSphere Structured and Unstructured Data Forecast, 2025–2029, Doc #US52800025）。倘若缺乏適當的存儲策略，成本便可能迅速攀升，乃至失控。

為應對這一挑戰，企業正轉向戰略性和自動化的分層存儲，而 HDD 在此充當著“經濟性支柱”的角色。對于超大規模和云數據中心而言，HDD 依然是不可或缺的。根據 IDC 的數據，到 2029 年，云端近 80% 的存儲仍將駐留在 HDD 上（IDC 來源：Worldwide Global StorageSphere Forecast, 2025-2029, Doc #US53561425）。其規模化的經濟效益、可靠性和性能，使 HDD 成為數據可持續增長的基礎。HDD 提供了可預測的總體擁有成本（TCO），使企業能夠高效地存儲和分析海量數據集，而無需承受不可持續的資本或運營支出。

AI 正在使"冷"數據重獲價值，將歸檔數據轉化為可執行的洞察。基于 HDD 的存儲通過以經濟高效的規模保持海量數據集的可訪問性，支持 AI 工作流，用于訓練和重新訓練模型，而更高性能的閃存則留給推理和元數據操作。這說明了為什么 HDD 仍然是 AI 的支柱，為現代工作負載提供了所需的規模、可靠性和效率。

動態適應性：隨數據演進而擴展的存儲分層

在AI時代，數據不斷流動，根據其使用方式和時間在熱、溫、冷層級之間切換。企業需要能夠跟上這種流動性的基礎設施。面向未來的存儲必須支持自動分層、橫向擴展架構以及智能的軟件定義管理。這些能力可實現數據在存儲層之間的無縫流動，無需人工干預，從而優化成本和性能。

在這一環節，HDD 繼續發揮核心作用。它們是數據湖的基礎，支撐著海量結構化與非結構化數據的集中存儲與處理。通過開放式 API、靈活的訪問協議以及跨存儲介質的互操作性，HDD 可以與AI流水線無縫集成。

適應性也意味著韌性。基于 HDD 的現代基礎設施能夠縱向擴展或橫向擴展，以滿足激增的數據需求，而無需進行昂貴的遷移或造成停機。能量輔助磁記錄（EAMR）和雙執行器設計等創新進一步提升性能，帶來更快的重建能力、更高的吞吐量和更優的能效，以滿足AI工作負載的實時需求。

簡而言之，HDD 為數據在整個 AI 生命周期中發揮作用奠定了基礎 ——從數據采集到訓練、再訓練和合規性——確保企業在快速變化的數據環境中保持敏捷與靈活。

可持續運營：為長期可行性而構建

AI 有望帶來變革，但也帶來了顯著的能源成本。訓練一個大型 AI 模型所消耗的電力可高達數百個家庭一年的用電量。 根據普華永道（PwC）的數據，亞太地區的電力需求預計將從 2024 年的約 320 太瓦時（TWh）上升到 2030 年的 780 太瓦時，但其中僅有約 32% 將由可再生能源滿足。

可持續性不再是一個企業流行語——它已成為一項商業要務。在亞太地區，各國政府和企業正在認識到這一現實。

· 中國在最新的“十五五規劃”中提出，要加快建設新型能源體系，積極穩妥推進和實現碳達峰；同時在 2025 年正式實施了其《綠色數據中心評價》國家標準，為數據中心的綠色低碳建設提供了明確指引。

高能效存儲正在成為采購重點。尤其是高容量 HDD，它允許企業整合工作負載，在保持性能和可靠性的同時，降低每 TB 的總體功耗。例如，以 32TB HDD 替換 24TB HDD 來部署 2PB 存儲，可將服務器數量減少 25%，每 TB 能耗降低 20%，并降低基礎設施和維護成本。

利用 HDD 經濟性的戰略性存儲架構，結合數據去重和壓縮等策略性存儲架構，使企業能夠在負責任地擴展 AI的同時提高運營效率，并支持其可持續發展承諾。由此形成的存儲生態，在成本、性能與可持續性之間取得平衡——這正是面向未來增長的最佳定義。

面向未來的公式

構建面向未來的存儲不僅僅需要速度。它需要一種整合了可擴展的經濟性、動態的適應性和可持續的運營的整體方法。這三大支柱相互支撐：可持續的經濟性確保數據能夠在規模擴張的同時保持經濟可行；動態的適應性使存儲能夠智能應對不斷變化的 AI 工作負載；可持續的運營使這種增長在環境層面和成本層面都具備長期可行性。

這一種方法論的核心，是HDD——它們提供大規模 AI 所需的可靠性、成本效率與性能。 通過整合這些要素，企業可以構建一套具有韌性、響應能力強且著眼于長遠發展的存儲架構，從而為支持當今的 AI 應用和未來的創新奠定基礎。將存儲視為一種戰略性的賦能工具 ，有助于企業釋放 AI 的全部潛力，同時不為其運營需求所累。構建這一“面向未來”的基石，正當其時。