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。
在亞太地區，人工智慧（AI）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。台灣亦積極把握這股浪潮，數位發展部已提出五大關鍵策略，涵蓋算力、資料、人才、行銷與資金，期望打造具競爭力的AI生態環境，為未來科技創新與經濟成長奠定堅實基礎（https://moda.gov.tw/press/press-releases/15428）。
為因應日新月異的區域發展趨勢，各組織正積極建構AI所需的運算與效能基礎設施。然而，隨著企業擴展其AI發展布局，一項容易被忽略但日益重要的挑戰浮現：如何有效儲存AI所需要、消耗與創造的大量資料。
大眾針對AI與資料的討論主要集中在GPU與快閃記憶體的效能，但較少關注資料的來源與最終的歸宿。從訓練資料集、模型檢查點到推論日誌與遙測資料，AI應用會生成熱（Hot Data）、溫（Warm Data）、冷（Cold Data）等不同類型的資料，因而需要根據各自不同的效能與容量需求來量身打造儲存解決方案。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。
AI工作負載並非全是即時運算
隨著科技巨擘持續在亞洲擴展AI應用能力，AI在整個資料生命週期中消耗並產生大量資料，使資料儲存需求不斷攀升。這些資料量往往高達PB（Petabyte）等級，驅動著AI模型提供即時、精準且大規模的決策所需的資料智慧。資料愈多，AI生成的成果愈佳。整個過程涵蓋資料準備與擷取、模型訓練、推論與提示、推論引擎到新內容生成，使AI高度依賴具備不同特性與功能的儲存解決方案。
效能表現固然重要，但容量、可靠性與擴充性同樣關鍵。許多資料呈現「一次寫入、多次讀取」模式，或在訓練與遙測記錄等特定階段需要高密集寫入，這些資料通常會因為合規需要、模型再訓練、快照擷取與未來稽核等不同需求，需要長期保存，但並非所有資料都需要高效能的快閃記憶體儲存。實際上，具前瞻性的AI平台須擁有結合高速與高效益的儲存配置。
超大規模雲端服務供應商高度依賴HDD
高容量、具成本效益的HDD解決方案為現今大數據環境與資料湖的基石，用於儲存訓練AI模型所需的龐大資料集，包含原始檔案、影音內容、物件儲存、系統日誌、詮釋資料與備份等。因此，每個AI應用都需要智慧化、可擴充且經濟實惠的容量支撐，而這正是HDD持續展現優勢的領域。
經濟效益
在建構AI儲存環境時，每TB成本是企業關鍵考量指標，企業需要優化預算配置並善用資源。由於大部分AI資料屬於溫或冷資料，使高容量HDD成為成本效益高且可擴展的理想儲存方案選擇。根據Western Digital研究，HDD在高容量環境下的每TB成本相較快閃儲存低六倍。HDD架構持續創新，使其能夠提供更高的儲存成本效益，隨著HDD容量增加，可推動總擁有成本（TCO）下降。
效能表現
明確的性價比指標是影響儲存解決方案選擇的關鍵——要挑選最適合工作負載的解決方案。HDD持續在AI資料生命週期多種工作負載中持續展現穩健效能，在成本效益與能力間取得平衡。各企業組織可按照實際需求調整所需儲存效能，避免為過剩容量支付多餘費用，降低TCO。供應商如Western Digital提供了兼備高效能及成本效益的儲存解決方案，協助客戶打造最適合的儲存組合。
技術創新
HDD技術持續演進，提供更高容量、效能與價值。技術創新包括能源輔助磁記錄（eAMR）、疊瓦式磁記錄（SMR）等創新，以及透過氦氣封裝，讓3.5吋硬碟可容納多達11片碟片，種種技術均有助提升儲存密度、效能表現與能源效率。未來，熱輔助磁記錄（HAMR）的廣泛應用更將帶動HDD容量再創新高。
儲存非二選一，而是分層共進
AI應用的儲存需求龐大而多樣，HDD一直是長期、大規模儲存的骨幹，協助組織以最有效、最具成本效益的方式，滿足不斷增長的高容量需求。今日的HDD解決方案並非「傳統技術」，而是資料基礎架構中，不斷進化的核心引擎，肩負起支撐AI工作負載日益成長的任務。無論當今或未來，HDD將持續成為推動數位發展的隱形支柱。
＜本文作者：Stefan Mandl現為Western Digital亞太地區和日本行銷銷售副總裁＞