MoneyDJ新聞 2026-05-22 10:18:37 新聞中心 發佈
隨著AI演進為持續運作的生產級資料系統，管理爆炸式增長的資料儲存需求，已成為與解決運算能力瓶頸同等重要的挑戰。Western Digital Corporation (Nasdaq: WDC)近期針對全球大型客戶與通路夥伴進行的跨產業最新調查指出，企業正優先採用具備經驗證的可靠性、可預測成本，以及具備長期資料擴展能力的基礎架構。
調查結果進一步印證AI基礎架構正出現結構性轉變，相較於運算資源可在模型訓練與推論週期中重複使用，AI生成的資料，如訓練資料集、推論日誌、嵌入與輸出結果，則會持續累積。隨著企業從試驗階段轉向生產級的AI正式部署，基礎架構決策也更加受到長期資料保存與營運經濟效益所驅動，進而形成不受短期運算週期影響、持續成長的儲存需求。
調查結果顯示，經驗證的基礎架構更受青睞，隨著AI部署規模擴大，企業日益傾向採用經過實際營運驗證的基礎架構。66%受訪者表示，他們已經或正在考慮延後對導入新興技術的優先順序，轉而採用能在大規模環境下，提供穩定可靠性與可預測效能的基礎架構。而可靠性與AI工作負載並列為企業基礎架構的首要考量，69%受訪者將支援AI訓練與推論的工作負載視為首要任務，在受訪者的優先排序中，延遲最佳化的排序(7%)相對較低，重要性次於可擴展性、可靠性與營運效率。
另外，經濟效益與可擴展性仍是大規模儲存架構決策的主要驅動力，顯示分層式儲存架構的重要性日益提升，藉此在AI資料生命週期中兼顧效能與成本平衡。74%的受訪者表示，以HDD(硬碟)為核心的基礎架構，在TCO、容量與可擴展性方面具備主要優勢。
調查結果顯示，許多企業正著手打造能持續支援AI資料系統的基礎架構，而非僅因應獨立工作負載或短期實驗需求。調查也進一步反映出更廣泛的產業轉型，AI 基礎架構正逐漸被視為長週期資料系統來設計，而非單純的高效能運算環境。
WD產品長Ahmed Shihab表示：「AI本質上是一場資料系統的挑戰，而不僅是運算挑戰。我們的客戶正處於解決此問題的前線，他們的需求更直接形塑了我們的創新藍圖，以及我們為AI時代與未來所打造的技術。運算資源可以重複使用，但資料卻會持續累積並不斷增長。未來在AI下一階段發展中脫穎而出的企業，將是那些能為大規模持續性資料系統建構基礎架構、而非僅追求最佳運算效能的企業。」
(圖片來源：WD)
