随着企业加快部署AI，基础设施建设的关注重点正在从算力转向数据本身。WD于9月10日发布白皮书《为可扩展性而设计：AI时代HDD的持续作用》，内容基于其赞助的IDC全球研究。WD表示，AI应用带来的数据持续累积，正成为企业扩大AI部署时必须面对的新课题。
调查显示，94.7%的受访企业在引入AI和生成式AI后的12个月内，存储数据量有所增加。其中，61%的企业表示增幅超过25%；74%的企业预计，未来3年数据量还将继续增长25%以上。
从数据结构看，85.4%的受访企业表示数据湖规模正在扩大；59.4%的企业认为，合成数据、推理结果和模型日志等AI生成数据，是推动数据规模扩张的重要因素。
与此同时，企业对数据的使用方式也在发生变化。约95%的受访者表示，自有数据的价值较过去明显提升；74.3%称，数据保存周期正在拉长。另有75.9%的企业表示，为满足AI工作负载需求，将长期闲置的冷数据重新纳入在线调用的情况正在增多。96%的受访者认为，为支持AI推理和检索增强生成（RAG）应用，必须提升对归档数据的访问速度。
在存储架构方面，企业整体数据中有74.6%采用分层存储方式管理。数据湖中，超过60%由冷数据或低访问频率数据构成。成本方面，98.2%的受访企业将每TB总拥有成本（TCO）列为存储决策的重要考量。
WD首席执行官（CEO）Irving Tan表示，过去几年，AI基础设施的讨论大多围绕算力展开，但AI的根基最终仍是数据。随着企业持续生成更多数据并延长保存周期，如何从既有数据中挖掘新的价值，正变得越来越重要。
Irving Tan还表示，算力需求会随着时间推移不断变化，但在大规模环境下，企业对数据存储、管理和按需访问的需求只会持续上升，而这种以数据为核心的基础能力，将成为决定AI可扩展性的关键因素。
Dae-geon Seok
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