人工智能与数据本就有着密不可分的关系，而当我们看到那些推动 AI 普及、数据中心扩张的应用场景时，对这种关系的理解会更加深刻 —— 正是这些应用，催生了对大规模数据存储和分布式基础设施的双重需求。

AI的发展离不开海量数据支撑，数据堪称人工智能与深度学习的命脉。AI学习算法需要数据作为训练素材，数据质量与数量直接影响AI系统的性能表现。反观数据本身，也需要借助AI技术来提升处理效率、优化分析洞察，实现"事半功倍"的效果。

数据驱动AI发展，而数据存储方式将直接影响AI项目的成效。传统数据存储方案已无法满足当前AI应用的需求，这推动了新型存储技术与架构的发展，以适配不断变化的技术要求。存储行业正蓄势革新，致力于打造下一代解决方案来实现更快的速度、更大的容量与更高的能效。

包括采用HAMR（热辅助磁记录技术）的Mozaic+(魔彩盒 3+)平台，能够实现可扩展且可持续的数据存储；此外，NVMe硬盘通过在统一NVMe构架中融合高密度硬盘存储与高速SSD缓存，实现无缝扩展AI工作负载。这些创新将持续突破存储边界，满足AI时代对数据存储解决方案日益增长的需求。

由于海量数据需要高效存储、检索和处理以支撑模型训练与推理，智能存储在行业内正获得越来越多的关注。这不仅涉及智能化数据管理与资源优化配置，还包括安全强化与存储效能提升。未来的存储不再单纯的是容量与性能的比拼，更强调智能化与运行效率。

首先，企业需要根据工作负载特性选择最佳存储位置——公有云/私有云基础设施、网络边缘或传统本地硬件，以匹配工作负载需求。虽然数据存入云端或是留存本地没有固定规则，但企业应基于总体拥有成本（TCO）、安全性与可访问性等因素建立决策标准。

此外，还可以采用分层存储策略，根据数据使用模式与重要性，将关键任务数据、热数据、温数据、冷数据智能部署至SSD或大容量硬盘等不同介质，可实现性能、成本与效率的最优平衡。

行业数据显示，中国算力规模已位居全球第二。在此规模基础上，中国企业正日益重视碳足迹与可持续发展。根据中国一项加速数据中心低碳转型与绿色发展的行动计划，到2025年，数据中心能源效率核心指标——平均能源使用效率（PUE）将降至1.5以下，同时计划每年将数据中心可再生能源年利用率提升为10%。然而，可持续发展征程仍然面临挑战，希捷最新的数据脱碳报告显示，36.7%的受访者认为数据存储基础设施建设成本与数据中文组件采购成本并列为主要发展瓶颈。