AI 如何塑造数据存储的未来

让社会信任 AI 需要什么？每一个由 AI 算法生成的决策、预测和洞察都取决于数据的可用性和质量。为了充分发挥 AI 的潜力，数据必须得到有效且高效的存储。换句话说，数据支撑着 AI，而存储则支撑着数据。这种赋能是相互的：AI 也在强化当今的存储创新以满足自身需求。

要了解 AI 如何帮助创造更好的存储解决方案，我们首先要探讨它与数据的关系。AI 数据存在于数据生成和消费的循环中，更多高质量、多样化的输入数据会带来更智能的模型和更好的结果。在这个循环中，AI 成为数据创建的力量倍增器，对大容量存储解决方案的需求也在显著增长。

然而，差距依然存在。基于 IDC 2024 全球数据圈研究的希捷分析表明，从 2024 年到 2028 年，数据将以 25% 的速度增长，而存储装机量的增长速度预计较慢，复合年增长率为 17%。

这种差距对企业有着业务影响：组织需要制定长期容量规划，确保其数据存储基础设施已做好准备以变现未来的机遇。

存储密度的进步使得在规模化满足 AI 数据存储需求的同时，最大限度地减少占地面积扩张和资源影响成为可能。例如，面密度的提升使得每个盘片存储容量超过 3TB 的硬盘得以问世，提高了能效并降低了每 TB 的碳排放。

AI 在这项创新中既是原因也是结果：AI 促进了数据存储设计的改进，这反过来又帮助组织在 AI 处理中最大化利用他们的数据价值。

例如，希捷正在使用 NVIDIA 技术来满足不断增长的 AI 存储需求，并开发下一代 Mozaic 硬盘。通过与 NVIDIA 合作，希捷优化工作流程，提升效率、性能和可扩展性。这种合作专注于模拟工作流程的各个方面，包括模型构建、解决方案算法、后处理和可视化任务。

通过解决传统 CPU 模拟和繁琐工作流程导致的存储硬盘设计过程中的重大挑战，团队得以加快硬盘设计速度。通过 GPU 加速计算加快电磁模拟，缩短数据存储设计生命周期、改善上市时间以及与可持续发展目标保持一致的目标也得以实现。

通过更多前期产品建模和设计优化，公司可以处理更复杂的模型，减少原型设计和物理测试，降低设计过程中的能耗，开发更节能的存储解决方案。

这种方法的益处也惠及利益相关者，例如为所有人培养敏捷性和竞争力。客户可以更快获取下一代硬盘创新，更早优化运营，更快实现投资回报。合作伙伴受益于动态协作、加速市场覆盖和提升资源效率。随着 AI 的兴起带来数据存储需求的增长，技术合作伙伴关系有助于确保行业以更快、更节能的解决方案引领发展，满足 AI 的存储需求。

硬盘行业对这样的创新并不陌生。几十年来，它一直走在将 AI、机器学习 (ML) 和其他先进技术整合到产品开发和制造过程中的前沿。这种投入在当前部署在生产线上的众多 AI 解决方案中得到了体现。这些解决方案不仅提高了一线工人的效率，还实现了更快的问题解决。

随着数据存储的边界不断被推进，科技行业已准备好采用下一代更快、容量更大且更节能的存储解决方案。这些创新将满足 AI 时代对数据存储不断增长的需求。通过每一项新的进步，技术领导者不仅在跟上当今的数据存储需求，还在塑造其行业的未来。