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转自：中国科学报

人工智能（AI）技术在中国正得到前所未有的广泛应用，囊括语音识别、医疗诊断、制造业、自动驾驶乃至复杂的图像处理等诸多领域。据希捷委托、ReconAnalytics调研的一项报告，全球范围内，72%的受访企业表示目前在使用人工智能技术，而在中国，人工智能的应用比例已达到81%。

在人工智能技术进步和广泛应用的背后，是对于数据存储需求的激增。尤其是在近些年来，随着大语言模型（LLMs）和机器学习（ML）需求的增长，数据圈呈现爆炸式扩张，预计到2028年全球数据圈将达到394ZB。先进的数据存储技术已成为推动人工智能快速应用的关键因素之一。此外，整个行业正推动存储技术朝着更加智能和可持续的方向发展，以期充分挖掘数据的价值。

AI与数据双向奔赴，存储创新势在必行

AI与数据密不可分。没有海量数据的支撑，AI就无法发展。AI需要数据作为学习材料，用于训练机器学习算法，数据的质量和数量直接影响AI系统的性能。另一方面，数据也依赖AI技术来提升处理和分析效率，生成更深层次的洞察。有了AI的助力，我们能够以简驭繁、事半功倍。

数据驱动AI向前，而数据的存储方式会显著影响人工智能项目的成果。事实上，传统的存储方法已无法适应不断变化的技术需求，新存储技术与架构的发展势在必行。当前，存储行业正致力于实现更快速、更大容量且能效更高的下一代存储解决方案，其中包括采用热辅助磁记录（HAMR）技术的魔彩盒（Mozaic）平台，该平台实现了可扩展且可持续的存储。

此外，NVMe硬盘通过在统一的NVMe架构中整合高密度硬盘存储与高速SSD缓存，使AI工作负载能够无缝扩展。以上创新将持续突破数据存储的边界，满足人工智能时代日益增长的存储需求。

此外，由于需要高效地存储、检索和处理海量数据以支持模型训练与推理，智能存储正日益受到行业关注。它不仅涉及智能数据管理与资源优化配置，还包括安全性提升与存储效率的增强。因此，未来的存储将不仅仅是容量与性能的竞争，更体现在智能化与效率的提升。

数据存储的可持续之道

根据一份意在加速中国数据中心低碳转型与绿色发展的行动方案，到2025年，数据中心的平均电能使用效率（PUE，一项衡量能源效率的重要指标）将降至1.5以下，同时该计划旨在将每年数据中心可再生能源使用率提升10%。

然而，根据近期希捷发布的《数据脱碳报告》，在通往可持续发展的道路上仍存在一些障碍。受访者指出，数据存储基础设施建设（36.7%）和数据中心组件采购成本（36.7%）是当前最主要的两大障碍。

为此，希捷联合生态合作伙伴发布了中国首个面向硬盘回收与再利用的团体标准，推动电子行业向高效、低碳、循环的绿色发展模式迈进。

同时，业界目前推出的存储解决方案也更为注重节能降耗。例如基于魔彩盒4+（Mozaic4+）平台的最新一代产品，可将能耗降幅提升至40%，助力可持续发展目标。

据Canalys的一份报告显示，随着AI的快速应用，预计中国大陆对云基础设施服务的支出将进一步加速增长，2025年将增长15%至460亿美元。市场上的领先云服务提供商已纷纷宣布扩大投资计划。预计在不久的将来，企业存储需求将迎来跨越式增长，对更先进、更科学的存储解决方案提出更高要求，尤其是在越来越多企业从AI试用阶段迈向积极应用的阶段。

疾速涌动的发展浪潮，预示着更加非凡的未来；而我们何其有幸，已然窥见了未来蓝图的一角。（作者系希捷科技全球高级副总裁）

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