分析：AI資料增長速度超越算力規劃，儲存正成為AI基礎設施新瓶頸

BlockBeats 消息，8 月 15 日，西部數據最新分析指出，隨著人工智慧應用規模快速擴大，AI 資料中心建設正從單純的 GPU 算力競爭轉向資料存儲能力競爭，存儲規劃已成為 AI 基礎設施的核心環節。

文章援引 IDC 預測稱，到 2030 年全球每年新增資料量將達到 718ZB。AI 系統產生的資料並不會隨著計算任務結束而消失，訓練資料、模型檢查點、嵌入向量、推理日誌、提示詞、輸出結果以及評估資料都會持續累積。

西部數據表示，當前許多 AI 基礎設施規劃過度關注 GPU 使用率，卻忽視了 AI 生命週期中的資料沉澱。訓練和推理過程產生的資料將成為模型迭代、質量評估和合規審計的重要資產，存儲成本將直接影響 AI 系統長期運營效率。

隨著資料規模進入 PB 甚至 EB 級別，單一存儲架構難以滿足需求。企業需要採用分層存儲策略，將高性能快閃存儲用於訓練和實時推理，將高容量 HDD 和物件存儲用於長期資料保存、歷史記錄及低頻訪問場景。

分析認為，未來 AI 基礎設施競爭的關鍵指標將不只是 GPU 數量，而是每 PB 資料存儲成本、能耗、恢復效率以及資料生命周期管理能力。若企業仍將存儲視為計算後的附屬環節，可能面臨資料成本失控、模型迭代效率下降等問題。

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