作者：楊曉東，希捷科技高級副總裁 中國區業務
我們正在經歷一個技術變化速度前所未有的時代。從大模型、智能制造到自動駕駛、視頻生成，AI正以前所未有的速度重塑各行各業。
但如果把視角拉得更長遠，我們會發現一個更底層、也更確定的趨勢正在同步發生：數據規模的持續膨脹，是不可逆的長期變量。隨之而來的，還有個人和組織對于數據價值觀的變化。
算力會迭代，模型會更新，應用形態會變化，但數據只會越來越多，而且越來越“舍不得刪”。這正是為什么，我們越來越確信：真正的長期規劃依賴于可擴展的、可持續的數據存儲。
AI帶來的，不只是創新紅利，更是結構性挑戰
過去幾年，行業對AI的討論更多集中在算力、算法與應用層創新上。但從管理者視角看，真正具有長期影響力的變化，往往發生在更底層。
在很多企業級用例中，AI并不會“用完即棄”數據。
恰恰相反，它讓數據被重復使用和分析，也讓數據的留存周期被不斷拉長。訓練數據、推理數據、日志數據、合規留存數據——它們共同貢獻了數據的持續增長。
這意味著，全球企業面臨的已不再是短期IT投入問題，而是一個長期的基礎設施治理命題：如何在十年甚至更長的周期內持續、可預期地管理海量數據？
長期主義的本質，是把“增長的不確定性”轉化為“成本結構的確定性”
從宏觀視角看，數據增長本身并不可怕。
真正具有挑戰性的，是數據增長帶來的成本失控、架構復雜化以及能源與空間壓力。
許多企業在早期往往以性能或速度優先，但當數據規模跨越臨界點后，問題便會集中顯現：
長期主義，并不是簡單地“多投入”，而是要在一開始就回答一個關鍵問題：企業是否擁有一條可持續的數據增長路徑？
從“追求極致性能”到“尊重數據價值分布”
一個越來越清晰的行業共識是：并非所有數據，都需要被放在最高性能、最高成本的存儲介質上。在真實的企業環境中，大多數數據并不處于持續高頻訪問狀態。它們可能需要長期保留、隨時可用，但并不需要每一次訪問都達到極致性能。這使得分層存儲從“技術選項”演變為“管理必選項”。
其核心邏輯并不復雜——讓不同價值、不同生命周期的數據，運行在最合適的存儲層級上，從而實現性能、容量與成本的長期平衡。而在這一體系中，承載絕大多數數據體量的“溫冷數據層”，往往決定了整體存儲戰略是否具備長期可行性。
大容量存儲的角色，正在被重新定義
在這樣的背景下，大容量硬盤的意義，已經遠遠超越了“容量補充”或“低成本選項”。
從長期主義視角看，它承擔的是三重角色：
第一，是規模化數據留存的經濟基礎。
單盤容量的持續提升，直接改變了數據中心的空間密度、能耗結構與運維復雜度，為長期TCO提供了確定性錨點。
第二，是技術路線清晰度的體現。
真正的長期規劃，依賴于可預期的技術演進節奏。清晰的行業容量增長趨勢，意味著企業可以圍繞未來多年的數據增長進行系統設計，而不是被動應對。
第三，是可持續發展的現實抓手。
更高密度、更低功耗的存儲方案，或將在限制快速數據增長通常帶來的能源消耗和碳排放方面發揮關鍵作用——這一點正變得愈發重要。
結語：長期主義，選擇與時間做朋友
AI時代的競爭，是系統能力與長期耐力的較量。應用會更迭，模型會演進，但數據會持續積累。
而能否以可控、可持續的方式承載這些數據，將在很大程度上決定企業走得多遠。長期主義，并不是對變化的抗拒，而是對未來的準備。在充滿不確定性的世界里，構建一個足夠確定、持久可靠的存儲底座，或許正是企業在探索長期不確定性中的重要戰略考量。
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