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？
對企業而言，答案始於一個以硬碟為基礎的穩固儲存架構。傳統儲存架構多為可預測、靜態的工作負載所設計，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。
AI的崛起已從根本上改變格局——工作負載趨向動態化，資料量也以前所未見的速度成長，要求基礎設施必須能輕鬆擴展，以支援持續不斷的創新。根據Market Data Forecast的研究報告，亞太區AI市場預計將以近40%的年均複合成長率（CAGR）成長，至2033年達到1.365兆美元。
為跟上這股趨勢，企業必須因應未來需求重新設計其儲存基礎架構。真正具前瞻性的儲存策略奠基於三大支柱：可擴充的規模經濟、動態的適應性，以及永續的營運方式。
可擴展的經濟性：以硬碟作為基礎
AI的資料需求巨大且快速攀升。管理規模達到Petabyte（PB）級別、爆炸式成長的非結構化資料，已成為企業面臨的最大挑戰之一。根據IDC研究報告，2025年超過86%的企業生成資料將屬於非結構化資料，並預計在未來五年間以26.4%的CAGR成長。若缺乏適當的儲存策略，企業成本將迅速失控。
為解決此問題，企業正轉向策略性自動分層儲存，並以硬碟作為經濟支柱。根據IDC研究報告，至2029年，雲端環境中有近80%的儲存仍位於硬碟上，硬碟對超大規模與雲端資料中心來說仍然不可或缺。硬碟以其規模化經濟效益、可靠性與效能，成為永續資料成長的基礎，提供可預測的總擁有成本（TCO），使企業能高效儲存與分析龐大資料集，而無需面臨難以負荷的資本支出或營運費用。
AI也正重新賦予「冷資料」價值，將封存資料轉化為可供行動的洞察。以硬碟為基礎的儲存架構能以具備規模化經濟效益的方式支援AI工作流程，讓大量資料集可被存取，用於模型訓練與再訓練，而效能更高的快閃儲存則保留給推理和中繼資料處理。這也說明為什麼硬碟仍是AI的核心支柱，提供現代工作負載所需的規模、可靠性與效益。
動態適應性：隨資料規模擴展的儲存分層
在AI時代，資料持續流動，依據使用情境在熱（Hot tier）、溫（Warm tier）、冷（Cold tier）儲存層之間切換，而企業需要能跟上這種流動性的基礎架構。具前瞻性的儲存架構必須支援自動分層、可擴展架構與智慧化、軟體定義的管理工具，這些能力有助無縫協調各儲存層之間的資料流，無需人工介入，同時最佳化成本與效能。
在此方面，硬碟再度扮演核心角色。它們是資料湖（Data Lakes）的基礎，用於儲存並轉換大量結構化與非結構化資料的中心化儲存庫。透過開放式API、彈性存取協定與跨儲存媒介的互通性，硬碟能無縫整合至AI資料流程中。
適應性同時意味著韌性，現代的硬碟架構能藉由縱向擴展或橫向擴展，來滿足攀升的資料需求，且無需昂貴的遷移或停機時間。能源輔助磁記錄（EAMR）與雙驅動臂（Dual-actuator）等創新設計更進一步強化效能，提供更快的重建速度、更高的處理量與更佳的能源效率，以因應AI工作負載的即時需求。
簡而言之，硬碟是支撐AI工作流程每個階段的基礎，從資料匯入、訓練、再訓練到合規需求，確保企業能在快速變動的資料環境中保持敏捷。
永續營運：為長期可行性而打造
AI雖具變革性，但也伴隨顯著能源消耗。訓練單一大型AI模型所需的電力，可相當於數百戶家庭一年的用電量。根據PwC的報告，亞太地區電力需求預計將從2024年約320 TWh成長至2030年780 TWh，但其中僅約32%由再生能源供應。
永續已不再是企業口號，而是營運的必要條件。台灣的政府與企業同樣意識到此一現實，因應 AI產業帶動的用電需求攀升，經濟部7已修訂相關規範，將大型資料中心納入更嚴格的能源效率審查。依據新規定，用電超過5MW的資料中心在建廠前須提交能源使用先期規劃以供審核，審查流程將以檢核項目表確保業者採用最新且最具能源效率的技術。
高能源效率的儲存技術已成為採購的優先選項。特別是高容量硬碟能協助企業整合工作負載，在維持效能與可靠性的前提下，同時降低每TB的整體能源消耗。例如以32TB硬碟取代24TB硬碟來部署2PB儲存容量，可減少25%的伺服器數量、降低20%的每TB能耗，並有效減少基礎架構與維護成本。
利用硬碟經濟效益的策略性儲存架構，結合重複資料刪除與壓縮等技術，企業得以負責任地擴展AI，同時提升營運效率並履行環境承諾。最終構成的儲存生態系統將能在成本、效能與永續性之間取得平衡，這正是前瞻性成長的最佳定義。
前瞻性法則
打造具前瞻性的儲存，不僅需要速度，更需要一套全面的策略，整合可擴展的經濟性、動態適應性與永續營運的三大支柱。每項支柱相互強化——規模化經濟效益確保資料能以經濟的方式成長、動態適應性讓儲存能智慧地因應不斷變動的AI工作負載、永續營運則使企業成長在環境與財務皆具可行性。
此方法的核心在於硬碟支援大規模AI所需的可靠性、成本效益與效能。藉由結合這些要素，企業得以打造具韌性、反應迅速且長期可行的儲存架構，形成支撐當前AI應用與未來創新的基礎。將儲存視為策略性的工具，有助企業在不被營運需求壓迫的情況下，充分釋放AI的全部潛力，而現在正是打造這項具前瞻性基礎架構的最佳時機。
＜本文作者：Stefan Mandl為Western Digital亞太地區和日本行銷銷售副總裁＞