人工智能时代，数据是资产，而硬盘则是存储这一宝贵资产的金库。生成式人工智能（GenAI）应用的激增推动了数据的爆炸性增长从更丰富的媒体到更大的文件数据的上涨的速度达到前所未有的水平。与传统的人工智能不同，生成式人工智能不仅是数据的消费者，更是强大的数据创建者。
这次的数据爆发不仅仅是人工智能的副产品，还是一个AI和数据不断相互促进共同增长的循环。数据并非独立的存在存储支撑着数据，进而支撑着所有的AI创新。将计算视为人工智能关键是短视的；存储是人工智能工作流程中一个不可或缺的部分，也是人工智能所依赖的数据支柱。
随着AI技术的加快速度进行发展，大模型技术已成为推动产业创新的关键力量。全世界内，AI大模型的研发和应用都取得显著成就，形成了多元化的建设格局。截至2024年7月，仅中国就有117家AI大模型已备案，成功应用在农业、医疗、金融、物流、汽车和教育等垂直行业。
而随着多模态大语言模型和视觉模型的出现，以及合规性和区域规定的要求，数据变得更丰富和复杂。虽然云依然是AI创新的中心，但边缘和终端也为视觉效果和科学研究等工作负载生成了大量数据。本地存储对于速度、隐私和合规性来说至关重要。随着人工智能的普及，为管理海量数据集并确保可信赖的人工智能，存储将在各种各样的环境、位置和用例中无处不在。
鉴于存储尤其是硬盘在AI创新和挖掘尚未被充分的利用的专有数据价值方面发挥的关键作用，企业领导者必须在其人工智能计划中第一先考虑存储策略。
2019-2024年全球数据中心市场年复合增长率约10%，而中国市场的增长率遥遥领先，达到28%。到2024年，全球数据中心市场规模将达到904亿美元，而中国也将接近430亿美元。在这个垂直领域，硬盘大有可为。
而希捷对IDC《2023年云基础设施指数》的分析也显示，硬盘存储了世界上最大数据中心中90%的数据。此外，由于硬盘每TB成本优势，90%的企业数据，例如要求大容量，但是对处理时间要求适中的AI数据保留、分析和备份，也最适合使用硬盘。
最近硬盘面密度的提升不仅提高了人工智能的性能，也优化了能效。在占用同等空间下，它们将存储容量提升到三倍，每TB能耗降低2.6倍，隐含碳排放降低3.5倍。这些创新使得硬盘在向处理跨行业多样化工作负载的数据中心传输AI数据时，成为重要的超高的性价比解决方案。
为挖掘人工智能的潜能，企业需要成本效益高、可扩展的硬盘解决方案来实现长期的数据保留和访问。具有前瞻性的存储容量规划和长期的战略采购是企业解锁人工智能数据全部价值的关键。成功的企业能够在大幅度提高存储容量的同时，降低总体拥有成本和环境影响。仅仅满足AI对数据的庞大需求是不够的还能高效且可持续地最大化利用数据能力的企业，才能成为赢家。
人工智能的未来取决于存储。人工智能驱动创新，数据推动人工智能，而存储则驱动数据的发展。优化存储架构将是实现AI愿景的关键，使企业能够在这一变革时代保持领先。
