全球数据总量预计从2024年的10GB/人/日增至2034年的100GB/人/日，总量将突破200ZB36。企业数据存储量从平均150PB（2025年）增长至300PB（2026年），非结构化数据占比超50%。
生成式AI（如ChatGPT）加速数据生成，AIGC数据量到2028年将达100ZB，远超传统存储系统的处理能力，亟需高容量、高扩展性解决方案。
：SSD的读写速度远超机械硬盘，结合NVMe协议（通过PCIe直连CPU），显著降低访问延迟，满足AI训练和推理的实时性需求。例如，NVMe架构可将存储带宽提升至6TB/s，IOPS达亿级。
：SSD容量从早期的GB级跃升至2024年的122TB，同时能耗降低，适合大规模数据中心部署。
AI通过机器学习分析数据访问模式，动态分配存储资源，提升利用率并降低运维成本。例如，浪潮信息的AS13000G7存储系统通过智能识别大/小IO，优化数据处理效率。
希捷与NVIDIA合作，利用GPU加速电磁模拟，缩短硬盘设计周期，并减少物理测试能耗，推动存储产品迭代。
AI算法用于检测恶意软件、预测硬件故障，并实现智能数据恢复。例如，华为OceanStor系统支持端到端加密和AI驱动的容灾备份，确保数据完整性。
AI优化存储系统的功耗效率，例如通过低延迟设计减少GPU等待时间，降低整体能耗。SSD相比HDD的能耗优势可减少30%的数据中心散热成本。
AI不仅推动存储技术向高性能、智能化方向发展，还通过数据驱动反哺存储系统的设计优化。未来，存储行业将围绕“容量、速度、安全、能效”四大核心，构建适应AI时代的弹性基础设施，成为数字经济的关键基石。企业需提前布局长期存储规划，以应对数据洪流下的技术变革与市场机遇。
