北京
AI生成一个720p短视频，码流不过3.97MB，可实际流经GPU的数据量高达44GB——这还只是一个请求。如此夸张的数据放大效应，逼着硬盘厂商把容量继续往上堆。在2026世界人工智能大会（WAIC）上，西部数据开发工程高级副总裁Tim Rausch直接亮出了通往100TB的路线图。
路线图的核心是两条技术路径并行：能量辅助垂直磁记录（ePMR）和热辅助磁记录（HAMR）。2028年两条线都将做到单盘60TB，而HAMR会在2029年率先冲刺100TB。目前40TB的HAMR及ePMR硬盘样品已交付部分客户，44TB的HAMR样品计划年内提供。这不是远期规划，样品已经摆在了客户手里。
Rausch的演讲另一点更值得关注——AI工作负载正在把存储架构从以往“闪存+HDD”两层，强行劈成四层。紧贴GPU的是HBM/DRAM，KV缓存层以DRAM和SSD为主，向量数据库和RAG数据跑在SSD上，而训练数据和推理输出这类持久数据才落到HDD。前述那个3.97MB短视频的例子，最终系统留存的数据足有506MB，是交付文件的130倍，包含编码输出、推理日志、合规记录和元数据。一次调用就要贯穿三类存储层级。
这种四层结构里，HDD的角色反而是最稳的。Rausch援引行业数据，目前约80%的AI内容存储在HDD上，SSD只占20%。IDC预计2026年全球将产生274 ZB数据，到2030年攀至718ZB，其中大量冷热沉降数据依然流向机械盘。对于超大规模数据中心，每GB成本差1美分，意味着管理100EB数据时，费用会上下浮动大约10亿美元。
西部数据算了一笔更具体的总拥有成本（TCO）账。一个40PB机架五年总成本约100万美元，每TB折合25美元；如果切换成叠瓦式磁记录（SMR），容量增加20%到48PB，总成本升至110万美元，但每TB降到22.9美元，下降约8.4%。而2026年第一季度SSD成本已上涨约80%，Gartner预测DRAM和SSD到年底可能再涨130%。在这种背景下，HDD的TCO优势被进一步放大。
另一项新动作是可变容量交付模式。在同一型号的硬盘里，西部数据不再按固定档位卖容量，而是按实测可用容量交付。以15块盘的JBOD为例，容量整体提升约3%，换来大约1.5%的TCO下降。这虽然是针对特定系统模型的测算，不是通用公式，但在海量部署下，哪怕每瓦TB只抬升一丁点，汇聚起来也是可观的长期价值。
中国市场的反应更加直接。据Grand View Research数据，中国AI数据中心市场预计到2033年超过660亿美元，2026年至2033年的复合年增长率达到26.2%。西部数据针对中国区核心客户和分销商的抽样调查显示，81.8%的受访者把AI训练推理与TCO优化列为最先处理的事项，90.9%认为TCO是HDD的主要优势；HDD在多数中国客户的存储基础设施中占据了50%至超过75%的份额。当硬盘容量一路从40TB推到100TB，成本结构还会继续向机械盘倾斜。
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