GPU 競賽已經結束——存儲成爲新的 AI 兵工廠。
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西部數據剛剛指出了一個結構性轉變:AI 基礎設施不再是數 GPU,而是要管理數據洪流。IDC 預計到 2030 年將每年產生 718ZB 數據,而每一次訓練運行、檢查點與推理日誌都會進一步加重存儲負擔。🔍
舊劇本把存儲當作事後選項。但新的現實是分層架構——用於主動訓練的閃存、用於冷數據的高容量 HDD 和對象存儲。效率指標正在圍繞每 PB 成本和恢復速度重寫。💡
能夠解決這一生命週期問題的分佈式存儲網絡,才值得重點關注,因爲機構資本正在重新校準。哪個存儲層最先捕捉到 AI 敘事——
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