人工智慧：一個尚未充分發揮其真正價值的戰略儲存機會

關於人工智慧基礎設施的討論通常圍繞著資料中心的成本、電力需求以及訓練和運行模型所需的運算能力展開，包括圖形處理器 (GPU) 和高效能儲存。考慮到巨額投資頻頻登上新聞頭條，這一點並不令人意外。您可以在我們的另一篇文章中了解更多關於人工智慧基礎設施準備的資訊。

當然，另一個必不可少的資源是為這些模型提供數據。根據史丹佛大學發布的《2025年人工智慧指數報告》 ，用於訓練大型語言模型（LLM）的資料集規模每八個月就會翻倍。實際上，隨著每個模型的構建，部分資料會迅速傳輸到組織和模型開發環境中，而快速存取在這些環境中至關重要。

但其中很大一部分需要等待更長時間，以便團隊確定是否適合特定的 AI 用例——它不會閒置，而是被妥善保管，隨時準備在需要時快速進入組織、訓練和轉換的流程。

從儲存角度來看，這引出了一個容易被忽略的問題：資料集在人工智慧工作流程的每個階段並不需要相同的效能等級。關鍵在於按需提供資料集，而不是維護始終可用的高效能基礎設施，因為大規模部署會造成不必要的成本。

因此，基礎設施規劃者面臨的問題並非人工智慧是否需要快速存儲，而是組織應該將未來所需的海量資料集存儲在哪裡，以便在處理之前進行存儲。這是一個策略選擇，而不僅僅是例行的組織事務。

合適的儲存容量應該能夠保護數據，使其在 AI、訓練和轉換工作流程中易於恢復，只在實際工作發生的地方提供效能，並將差額返還給預算。

您的數據組合是一項策略性資產

由於每個組織的使命各不相同，因此它們在人工智慧發展歷程中所處的階段也各不相同。有些組織已經迅速推進，系統已投入生產；而許多其他組織仍在探索如何利用現有數據（例如文件、圖像、視訊、操作日誌以及從互聯繫統收集的資訊等）來支援人工智慧項目，等等。

因此，了解自身數據正迅速成為一項競爭優勢，而不僅僅是一項例行的IT任務。表格對所有人開放，所以如果你能廣泛存取和利用數據，那麼數據就是你的競爭優勢。

行動最迅速的組織往往是那些已經了解自身擁有哪些資源、資料位於何處以及如何快速部署這些資源的組織。彌合業務問題與能夠解答問題的數據之間的鴻溝，已成為衡量企業執行速度和成功與否的標準。如需了解更多關於人工智慧基礎設施就緒的信息，您可以閱讀我們的文章：《正常運行時間：人工智慧基礎設施就緒的新標準》。

因此，數據不僅僅是人工智慧的輸入，它更是塑造模型的基礎。組織能夠利用的資料越多，最終產生的工具就越精準、越具體，因此，一個基本假設應該是：公司擁有的幾乎所有東西都可能有用。

傳統的做法是將大型資料集保存在基於磁碟的資料湖中，直到需要進行進一步處理時才取出。然而，隨著資料集規模的成長，成本也會隨之增加。如果每個資料集都必須始終在高效能基礎架構上運行，那麼成本將決定組織能夠承受的最大資料運行量。

因此，挑戰在於如何確保工作流程中所需的一切都能隨時可用，從而使決定性因素是用例，而不是儲存費用。

磁帶的故事

因此，明智之舉並非增加支出，而是在有更優方案的情況下停止過度支出。而事實證明，最有效的解決方案之一，正是從未停止創新的技術：磁帶。大多數人仍然將其與長期備份和歸檔聯繫起來——它在這方面仍然表現出色——但隨著銀行將目光轉向其他領域，一代又一代的LTO磁帶機已經徹底改變了磁帶的容量、效率和安全性。

最新的磁條技術和系統如今如同儲存基礎架構中的其他層一樣運行，在處理或訓練完成後即可高速接收資料。隨著資料量的成長，磁條儲存的經濟效益也隨之提升。在PB級人工智慧應用中，每TB的成本僅為快閃基礎設施甚至硬碟（HDD）成本的一小部分。效能和容量還可以獨立擴展：透過增加驅動器數量來提高傳輸速率，透過增加磁條數量來提高容量。

鑑於磁帶卓越的能源效率，這種儲存技術脫穎而出，成為一項戰略能力，應該整合到資料中心中，使組織能夠以可預測的可擴展成本保持其所有資料資產的利用，並支援人工智慧基礎設施的就緒。

更安全的寶貴資料存放地

儲存和營運成本通常是專案審批的主要驅動因素，但安全性對許多人來說也是至關重要的考量。磁帶在這方面提供了傳統聯網儲存方式無法在結構上實現的優勢。加密是在硬體層面完成的，直接在磁帶內部進行。 WORM（一次寫入，多次讀取）媒體使資料集在物理上不可篡改，確保不可替代的資料無法重寫。

至於最有價值的資料，整套磁帶可以離開磁帶庫，儲存在安全或異地的位置——完全離線，完全無線隔離，並免受生產環境可能發生的任何風險的影響。這體現了增強網路彈性和穩健性的重要性。

建立組織的資料和人工智慧路徑，最重要的方面是確保資料在需要時能夠以適當的效能等級隨時部署。數據是組織建構模型、做出決策、快速採取行動的動力來源。

磁條儲存技術使得大規模、低成本地儲存所有這些「數據燃料」成為可能，它既能保護不可替代的數據，又能按需運行其中的任何部分。現在就整合磁條儲存技術，您利用資料的能力將不再受限於線上儲存的成本；它將成為您保持競爭優勢的關鍵，與人工智慧的未來完美契合。