作者：杨晓东，希捷科技高级副总裁 中国区业务

我们正在经历一个技术变化速度前所未有的时代。从大模型、智能制造到自动驾驶、视频生成，AI正以前所未有的速度重塑各行各业。

但如果把视角拉得更长远，我们会发现一个更底层、也更确定的趋势正在同步发生：数据规模的持续膨胀，是不可逆的长期变量。随之而来的，还有个人和组织对于数据价值观的变化。

算力会迭代，模型会更新，应用形态会变化，但数据只会越来越多，而且越来越“舍不得删”。这正是为什么，我们越来越确信：真正的长期规划依赖于可扩展的、可持续的数据存储。

AI带来的，不只是创新红利，更是结构性挑战

过去几年，行业对AI的讨论更多集中在算力、算法与应用层创新上。但从管理者视角看，真正具有长期影响力的变化，往往发生在更底层。

在很多企业级用例中，AI并不会“用完即弃”数据。

恰恰相反，它让数据被重复使用和分析，也让数据的留存周期被不断拉长。训练数据、推理数据、日志数据、合规留存数据——它们共同贡献了数据的持续增长。

这意味着，全球企业面临的已不再是短期IT投入问题，而是一个长期的基础设施治理命题：如何在十年甚至更长的周期内持续、可预期地管理海量数据？

长期主义的本质，是把“增长的不确定性”转化为“成本结构的确定性”

从宏观视角看，数据增长本身并不可怕。

真正具有挑战性的，是数据增长带来的成本失控、架构复杂化以及能源与空间压力。

许多企业在早期往往以性能或速度优先，但当数据规模跨越临界点后，问题便会集中显现：

• 存储成本呈非线性上升
• 架构难以扩展
• 运营与能耗压力持续放大

长期主义，并不是简单地“多投入”，而是要在一开始就回答一个关键问题：企业是否拥有一条可持续的数据增长路径？

从“追求极致性能”到“尊重数据价值分布”

一个越来越清晰的行业共识是：并非所有数据，都需要被放在最高性能、最高成本的存储介质上。在真实的企业环境中，大多数数据并不处于持续高频访问状态。它们可能需要长期保留、随时可用，但并不需要每一次访问都达到极致性能。这使得分层存储从“技术选项”演变为“管理必选项”。

其核心逻辑并不复杂——让不同价值、不同生命周期的数据，运行在最合适的存储层级上，从而实现性能、容量与成本的长期平衡。而在这一体系中，承载绝大多数数据体量的“温冷数据层”，往往决定了整体存储战略是否具备长期可行性。

大容量存储的角色，正在被重新定义

在这样的背景下，大容量硬盘的意义，已经远远超越了“容量补充”或“低成本选项”。

从长期主义视角看，它承担的是三重角色：

第一，是规模化数据留存的经济基础。

单盘容量的持续提升，直接改变了数据中心的空间密度、能耗结构与运维复杂度，为长期TCO提供了确定性锚点。

第二，是技术路线清晰度的体现。

真正的长期规划，依赖于可预期的技术演进节奏。清晰的行业容量增长趋势，意味着企业可以围绕未来多年的数据增长进行系统设计，而不是被动应对。

第三，是可持续发展的现实抓手。

更高密度、更低功耗的存储方案，或将在限制快速数据增长通常带来的能源消耗和碳排放方面发挥关键作用——这一点正变得愈发重要。

结语：长期主义，选择与时间做朋友

AI时代的竞争，是系统能力与长期耐力的较量。应用会更迭，模型会演进，但数据会持续积累。

而能否以可控、可持续的方式承载这些数据，将在很大程度上决定企业走得多远。长期主义，并不是对变化的抗拒，而是对未来的准备。在充满不确定性的世界里，构建一个足够确定、持久可靠的存储底座，或许正是企业在探索长期不确定性中的重要战略考量。

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