在AI時代，資料就是商業貨幣，而硬碟則是儲存這一寶貴資源的金庫。生成式AI（GenAI）應用的激增，更是帶動了資料量的爆炸性成長。不僅媒體類型更豐富多元，檔案也變得更大，使資料以EB級速度在增長。與傳統AI不同，GenAI不僅會消耗資料，也會創造大量資料。
資料激增並非是AI的副產品，而是一個AI和資料持續促進彼此增長的循環。資料並非無中生有，儲存裝置支撐著資料，進而也支撐了所有AI的創新發展，因此若是將AI視為運算問題，目光便過於短淺了，儲存裝置是AI工作流程中不可或缺的一環，也是AI資料儲存的基石。
隨著多模態大型語言模型（Multimodal LLMs）和視覺模型的興起，以及合規性和地區性規範的出現，資料變得越來越豐富，也越來越複雜。雖然雲端是AI創新的中心，但邊緣和端點也會因為視覺效果和科學研究等工作負載而產生大量資料，因此本地儲存對於速度、隱私和合規性都至關重要。隨著AI逐漸普及，各種環境、地點和使用案例中都需要儲存裝置以管理大量資料集並確保AI的可靠性。
鑑於儲存，特別是硬碟，在AI創新和挖掘未開發的專有數據中扮演核心角色，企業領導者應在AI策略中優先考量儲存策略。Seagate曾對IDC發布的《Cloud Infrastructure Index 2023》分析，全球最大規模的資料中心內有90%的EB（Exabytes）資料量是儲存在硬碟上。此外，90%的企業EB工作負載量涉及AI資料保存、分析和備份等均需要龐大容量，但對資料處理時間的要求則相對適中。由於硬碟在每TB成本上的優勢，硬碟儲存成為這些工作負載的最佳選擇。
硬碟磁錄密度的最新發展提升了AI效能和能源效率。在相同的空間中，儲存容量可增加三倍，或提供2.6倍的能源效率並使每TB的碳排放量降低3.5倍，這些創新使得硬碟變得至關重要，並具有成本效益。
為充分發揮AI的潛力，企業需要具成本效益且可擴展的硬碟解決方案，以實現長期的資料保存與存取。光是滿足AI對資料的巨大需求還不夠，想要成為贏家，就需要以高效且可持續的方式最大化資料的功能性。
AI的未來與資料儲存息息相關。AI推動創新，資料驅動AI，而儲存則推動資料。儲存架構的進步，是實現AI願景的轉折點，使企業能在這個轉型時代維持領先地位。
＜本文作者：黃又青現為Seagate台灣區總經理＞