《AI时代边缘存储新范式》问世：AI规模化落地改变边缘存储发展格局

AI的规模化应用正加速推动各行业的数字化转型进程，与此同时，海量数据的持续涌现，对存储产品在容量、性能及智能化等方面的迭代升级提出了更高要求。存储产业的发展重心也正逐步从中心场景向边缘场景转移。随着边缘端在数据采集、实时计算以及本地化数据留存等方面的需求快速增长，具备高可靠性、大容量以及低功耗特性的边缘存储解决方案，已成为企业在数字化转型过程中的迫切需求。

在当前产业发展背景下，希捷科技携手益企研究院共同推出《AI时代边缘存储新范式》行业调研报告。这份报告依托对非云企业存储领域专业人员的调研数据展开分析与研究，剖析了边缘场景中企业存储的应用特性，指出边缘侧AI应用尚未实现大规模推广，仍处于试点渗透阶段，但已促使超半数企业的数据量显著增加，成为边缘存储扩容的关键推动因素，同时也带动边缘存储的存储介质与架构向全新方向发展。

企业 IT 基础设施部署通常分为“中心”和“边缘”两大部分。“中心”即集中式的数据中心，企业部署时通常是设备托管或者租赁裸金属、采购公有云服务等。“边缘”则是将计算、存储、网络和应用服务部署在靠近数据源或终端用户的位置。边缘侧部署的核心目标是强化本地处理能力、强调数据隐私、降低延迟、提升响应速度、减少带宽消耗，并支持在离线或弱网环境下的业务连续性。

为更好地理解AI时代边缘场景下企业存储的使用特点，本报告以相关非云企业，即从制造业、IT 服务、金融、互联网、医疗等行业入手，调研了相关企业的存储专业人士。根据调研可知，当前企业边缘存储以私有云为主要部署形态，本地部署与公有云、IDC 托管形成互补，整体呈现小规模、轻量化特征，七成以上企业存储容量低于10PB，近八成企业服务器规模在 50台以内。

此外，在存储架构的层面上，相关被调研企业的主流仍然是采用集中式存储，当然分布式存储与超融合架构正在快速渗透，以分布式存储纳管集中式存储的混合架构也逐步普及。在存储介质的选择上，硬盘仍然占据绝对不可或缺的地位，SATA接口也已经能够满足绝大多数边缘存储的场景使用需求。在硬盘容量上，单盘容量以8TB以下为主，但新购硬盘则已经逐步向16TB及更高容量过渡。在归档场景，硬盘正成为活跃归档的主力介质。

报告还显示，边缘存储有着鲜明的场景使用特征，也在随着AI的普及而逐渐发生变化。在此背景下，存储技术与产品亟需适应从中心云向边缘端延伸的新趋势。边缘侧数据采集、实时处理与本地留存需求显著增长，催生对高可靠、大容量、低功耗存储解决方案的迫切需求。

AI正从“工具”向“数据引擎”转变，成为驱动数据爆炸式增长的核心动力。希捷科技边缘存储解决方案高级副总裁Melyssa Banda在为报告撰写的序言中提到，没有数据，就没有AI。这一逻辑在模型训练阶段如此，在推理时代更是如此。推理工作负载的快速普及，正在成为企业创造价值的新引擎，也带来了前所未有的基础设施挑战。对于具备多轮推理和自主执行能力的智能体系统而言，数据已不再只是模型训练的“燃料”或内容生成的“产出”，而是驱动实时决策、业务运营和价值实现的关键资源。在这一过程中，内存与存储能力的重要性日益凸显。存储正逐渐演变为影响服务质量、业务效率和AI经济性的战略资产。

企业也越来越意识到这些。调研数据显示，AI应用已显著推动企业数据量的增长。其中，25%的企业表示数据增长在10%以内，31.25%的企业数据增幅达到20%-50%，两者合计占比高达56.25%，表明超过一半的企业在引入Al。

企业也在为在为部署私有化的AI基础设施做准备。作为数据底座，存储技术也将在AI深化过程中迎来结构性升级机遇期，并针对不同成熟度企业提供差异化方案：轻量化边缘存储满足小规模AI需求，而高性能混合架构支撑高并发AI训练与推理。希捷科技一直进行新产品研发以及技术革新，为数据价值的挖掘做出努力，基于HAMR技术的希捷魔彩盒（Mozaic）系列产品，为客户提供了优秀的扩展能力、性能和效率，助力释放数据的全部潜能。

希捷魔彩盒（Mozaic）带来的单碟容量提升，实现了高容量、高性价比的存储方案，能够在不增加基础设施占地面积或能耗的前提下实现扩展，从而强化了大规模人工智能应用的经济基础。该平台提升了每机架容量和每瓦性能，优化了数据中心效率，降低了总体拥有成本，帮助企业可持续地长期保存并重新激活数据。不管是在“中心”还是“边缘”，都能为企业的数据存储需求带来强力支撑，打造坚实的数据基础设施底座。

益企研究院创始人兼首席研究员张广彬称：“基于‘全栈数据中心’的理念，益企研究院一直聚焦AI时代为企业带来的变革。无论是云还是边缘领域，存储的作用都愈发关键。去年DeepSeek引发了AI训练领域的革命，今年智能体与龙虾则推动了推理和记忆层面的变革，这些都对存储提出了全新要求。我们与希捷联合发布的《AI时代边缘存储新范式》，旨在帮助更多企业认识到边缘端存储面临的挑战及相应的解决办法。”