先说一个核心判断：AI能否真正实现可持续、经济高效的规模化发展，关键取决于数据如何存储、管理和保障。在刚刚落幕的WAIC 2026上，西部数据通过展台展示与专题分论坛，对此进行了深入剖析。
展台上，他们亮出了两项业界首创的HDD技术——高带宽硬盘技术和双枢轴硬盘技术，并结合HAMR、ePMR和UltraSMR等硬核技术。这些技术并非孤立存在，而是与整个平台产品线深度整合，专为规模化AI基础设施量身打造。
其中，高带宽硬盘技术颇具亮点——多磁头同时在多个磁道上读写，功耗保持不变，带宽却能达到传统HDD的两倍。而且，该技术具备清晰的扩展路径，未来最高可实现8倍的带宽增益，目前已交付客户进行验证。双枢轴技术则在独立枢轴上增加了第二组独立运行的执行器，在3.5英寸硬盘中可提供2倍顺序IO性能增益。与以往那些牺牲容量、需要客户大幅修改软件的双执行器设计不同，它通过缩小磁碟间距，在单盘内集成更多磁碟，容量也随之提升。
这两项技术组合在一起，能将HDD的顺序IO性能整体提升至4倍，实现100TB容量，同时保持每TB的IO速率不变。这意味着客户在扩容时，无需急于增加SSD或重构服务架构。
当然，展出的内容不止这些。还有面向大规模数据存储环境的Ultrastar企业级HDD系列：40TB和34TB的Ultrastar DC HC6100 UltraSMR硬盘、30TB和28TB的Ultrastar DC HC5090 CMR硬盘、采用HAMR技术的40TB Ultrastar DC HCS100 UltraSMR硬盘，以及采用高带宽和双枢轴技术的性能优化型硬盘。值得注意的是，采用UltraSMR ePMR技术的40TB HDD已进入客户认证阶段，预计2026年下半年量产。
存储平台方面，全新Ultrastar Data60 3000混合存储平台、OpenFlex Data24 4200存储平台以及RapidFlex C2000网络交换桥接适配器也一并亮相，目标十分明确：支持可扩展部署，灵活调配资源，满足现代数据基础设施的需求。
7月19日下午，西部数据举办了以“面向AI时代的数据存储架构创新”为主题的分论坛。西部数据开发工程高级副总裁Tim Rausch做了主题演讲，他从一个关键差异点切入：计算周期可以重复利用，但数据会持续累积。
Tim强调，AI本质上不仅是计算系统，更是数据系统。训练和推理循环往复，每一次交互都会产生新数据，这些数据被存储下来，再重新纳入训练，用于改进后续模型。因此，存储需求变得持续且累积。如何高效管理这些海量数据，才是行业真正的核心挑战。
他重点阐述了三类工作负载：
第一类是训练数据。通常一次写入，存储在HDD上，周期性读取——因为模型并非24小时都在训练。随着用户生成的内容回流到AI数据循环中，训练数据量还会持续增长。因此，这一层最看重的是能够扩展到EB级、成本效益高的存储——这正是HDD的用武之地。
第二类是推理。例如，你让AI提供晚餐食谱、生成一张图片，同时还有数百万用户也在进行类似操作。这会产生大量随机小数据读取，还需用内存来保留对话上下文。因此，这一层既需要高带宽和高IOPS，也需要持久化存储——这正是SSD的舞台。
第三类是推理输出。AI生成的食谱、图片、日志、追踪记录、合规记录和元数据，都归属于此。许多数据最初存放在HBM或DRAM中，但很快会向下迁移到HDD进行持久化存储。
值得注意的是，AI存储栈与传统云应用的存储栈有所不同。传统应用可能仅有两个层级：闪存和HDD。例如，一个应用中有几千张图，用户打开时最先看到的10到20张从闪存中调取，快速呈现；再往下翻，则从HDD加载，因为HDD更具成本效益。开发者根据性能和成本，将内容放置在合适的层级。AI构建者沿用同一套原则，但层级更多。
最上层是模型权重和GPU显存溢出，即HBM或DRAM，紧邻昂贵的GPU，持续为其提供数据。下一层是KV缓存，也就是AI系统的短期记忆，主要使用DRAM和SSD。再下一层是语义数据库，存储向量、嵌入和RAG数据，通常运行在SSD上的高性能数据层。最底层就是HDD大容量存储，用于保存日志、用户生成内容副本和训练数据。
“在规模化发展中，经济性决定架构。”Tim这句话点明了关键。用闪存处理性能敏感型的小数据读取，用HDD承载不断累积的写入流——这种智能数据分层与均衡的存储架构，不仅能应对持续增长的数据规模，还能让AI基础设施变得务实、优雅且经济可行。
他举了一个例子：生成一个3.97MB的视频，需要在整个存储栈内完成46.5GB的读写，最终在后端留下506MB数据。当推理输出被存储、重新纳入系统并用作合成训练数据后，就会形成“模型改进—更多推理—更多输出被留存”的自我强化循环，持久存储层也随之不断壮大。
Tim认为，成功的AI企业会将数据放置在正确的层级，并让数据在AI存储栈的4个层级中持续迁移。“目前我们看到，约80%的AI内容存储在HDD上，20%在SSD上。”他特别强调，这并非指HDD市场份额应更高，而是数据总量本身在增长，HDD和SSD并非存量竞争，而是互补关系。HDD、SSD、DRAM、HBM，各自按性能和成本部署在最合适的位置。
最后，西部数据还透露了未来五年的路线图。他们将采取ePMR与HAMR并行发展的路径，帮助客户平稳迈向2029年单盘100TB以上的容量。对于需要高性能的工作负载，采用高带宽和双枢轴技术来提供带宽和IO性能增益。针对AI交互生成并需要持久留存的数据，则使用功耗优化型HDD来提供经济可持续的解决方案。此外，他们还将利用智能平台，将HDD的经济性和优势延伸至更广泛的客户群体。
