2026-06-18

GPU佔據市場關注，雲端平台競逐工作負載，模型基準測試驅動投資決策。然而，企業應用AI的真正瓶頸不在運算效能，而是如何以具成本效益且可擴展的方式儲存、管理並檢索AI系統生成、消耗與倍增的資料——AI基礎架構的核心就是資料系統。

2026-05-21

未來AI推論的成功，取決於今日儲存的訓練資料。高品質資料是確保AI準確性與長期價值的關鍵。大多數AI模型需要持續進行再訓練與優化，有效的模型優化不僅需要新資料，更需要可對照的歷史資料。若企業將歷史訓練資料視為可捨棄的資源，將難以與早已視其為策略性資產並做好備份的企業競爭。

2026-04-24

現代高容量硬碟可持續提供超過300MB/s傳輸速率，滿足超大規模環境所需的頻寬、耐用性與成本效益，因此硬碟持續支撐起全球約80%資料儲存容量。然而硬碟效能並未隨容量同步成長，WD自2017年起將CMR硬碟容量由12TB提升至26TB，成長116%；但最大循序傳輸速率僅由255MB/s提升18%至302MB/s。

2026-02-25

如今AI應用不斷學習、再訓練並持續擴展，儲存必須在巨大規模下兼具成本效益、適應性與可靠性。打造具前瞻性的儲存架構，意指建構一套能隨資料需求成長、應對不可預測工作負載，並長期維持效能與耐用度的基礎架構，同時兼顧成本與能源使用控管。

2026-01-02

每間企業都希望自身具備前瞻的能力，在劇烈變動中仍能保持韌性、持續成長。然而，在AI正重塑商業各個面向、且科技演進速度前所未有的時代，「前瞻」對儲存而言究竟真正意味著什麼？

2025-11-05

人工智慧正快速從技術測試階段走向核心應用，推動各國重新檢視基礎設施建設優先順序，並相繼將AI納入國家數位政策藍圖。硬碟（HDD）則在AI基礎架構中扮演關鍵角色，作為長期、大容量儲存的重要支柱，與高效能、低延遲的固態硬碟（SSD）相輔相成。