【研究調查】隨著AI演變為持續運行的生產規模數據系統，管理急速增長的數據儲存需求，已成為與運算能力同樣重大的挑戰。WD（Nasdaq: WDC）最近針對全球主要客戶及分銷商開展的最新抽樣調查揭示了一系列獨特的市場洞察，其中一項重要發現是：企業愈來愈重視具備經驗證的可靠性、可預期的成本效益，以及可長遠擴展數據容量的基礎設施。
調查反映AI基礎設施正出現結構性轉變
運算資源可於模型訓練及推理過程中重複調用 ，但AI生成的數據，例如訓練數據集、推理記錄、訊息嵌入及數據輸出結果等，卻會持續累積。隨著企業從實驗性 AI 部署邁向生產級部署，長期數據留存與運營成本效益日益成為基礎架構決策的核心驅動力，這催生了獨立於短期算力周期之外、持續複合增長的存儲需求。
主要調查結果
- 經驗證的基礎設施更受企業青睞：隨著AI部署規模擴展，企業更傾向採用經實際營運驗證的基礎設施。
- 66%受訪者表示，已經或正在考慮降低新興技術的優先級，轉而選擇具備穩定可靠性及可預測效能的方案。
可靠性及AI工作負載並列為首要考量
隨著AI應用逐漸規模化，企業更著重以吞吐量為核心、並支援大規模數據流轉的基礎設施。此舉反映出企業優先考量可靠性、一致性及效率，而非單純追求低延遲，以減輕整體營運負擔。
- 69%受訪者著重支援AI訓練及推理工作負載
- 69%受訪者著重提升可靠性及可用性
- 僅有7%受訪者將延遲優化列為首要考量，低於擴展性 、可靠性及營運效率
容量擴展及成本效益主導基礎設施規劃
隨著AI數據量暴增，數據容量與營運成本考量成為基礎設施規劃及持續AI營運的核心，反映企業愈來愈重視長遠擴展性、營運效率及AI數據增長需求。
- 87%受訪者表示優先考量容量擴展及改善總持有成本 （TCO）
成本效益驅動儲存決策
在大規模儲存架構規劃中，成本效益與擴展性仍然是關鍵因素，突顯分層儲存架構在平衡AI生命週期中的效能與成本方面愈趨重要。
- 74%受訪者認為以HDD為基礎的基礎設施在總持有成本、容量及擴展性上均具備優勢
HDD基礎設施仍然是AI驅動的數據增長的基石
在眾多數據中心環境中，HDD仍然佔據大部分儲存容量，尤其當企業規劃超大規模數據環境及長期數據儲存需求時更顯重要。
- 70%受訪者表示其混合儲存架構中，超過50%仍然以HDD為主
- 更有35%受訪者表示HDD在其總儲存容量中，佔比超過75%
Amstergi Middle East 行政總裁 Abish Mohamed表示：「HDD仍然是我們長遠策略的重要一環，因為它們提供可靠、可擴展且低成本的儲存方案，特別適合處理大規模及長期數據保存需求。」
其中一名匿名受訪者表示：「HDD並非過時產品，而是一種具策略性的容量解決方案。HDD不但能應對持續增長的數據需求，亦能提供市場上最低的每TB儲存成本。未來並非HDD與SSD之爭，而是兩者並存、互相配合。」
對AI基礎設施的啟示
調查結果顯示，企業正逐步構建可持續支援AI數據系統的基礎設施，而非只針對單一工作負載或短期試驗。調查反映出整個行業正迎來轉型：AI基礎設施正逐步從高性能運算環境，轉型為長期運作的數據系統。
Ahmed Shihab， WD首席產品官表示：「AI本質上是一個數據系統的挑戰，而不僅僅是運算方面的挑戰。我們的客戶正站在解決相關問題的最前線，而他們的需求亦正塑造我們的創新路線圖，以及為AI時代及未來所開發的技術方向。運算資源可重複調用，但數據會持久留存——並持續增長，未來能在AI時代取得優勢的企業，將會是那些能夠構建可持續擴展數據系統的基礎設施，而非僅追求最佳運算效能的企業。」
一位匿名受訪者表示：「HDD 仍然是長遠策略的一部分，因為在成本效益及規模方面，它能夠解決仍未被新技術解決的問題。簡單來說，HDD 仍然是長期儲存海量數據最具成本效益及最可靠的方式。即使 SSD 在對效能要求較高的工作負載中佔據主導地位，HDD 在大容量儲存方面依然無可比擬。」
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