由WD贊助的全球研究發現，AI正推動資料快速增長、更長的資料保存週期，
關於 AI 基礎架構的討論大多聚焦於運算。然而， IDC 最新發布的全球研究揭示了企業在擴展 AI 規模時需應對的另一項關鍵因素：在個別運算週期結束後，
在 WD 贊助的 IDC 白皮書《為大規模擴展而生：硬碟在 AI 時代的關鍵角色》（Built for Scale: The Enduring Role of HDDs in the AI Era）中，受訪企業指出，AI 正帶動資料儲存需求出現結構性增長。企業不僅產生更多資料，
這形成了一個持續的資料複利循環：AI 不僅需要資料，更提升了既有儲存資料的潛在價值。
白皮書關鍵發現：
AI 正創造資料複利循環
- 94.7% 的受訪企業在過去 12 個月因採用 AI 與生成式 AI 而儲存了更多資料。
- 61% 的受訪企業在過去一年因 AI 帶動資料增長 25% 以上；74% 則預期未來三年資料量將增長 25% 以上。
- 85.4% 的受訪企業表示，其資料湖的資料量在過去 12 個月內呈現增長。
- 59.4% 的受訪企業指出，由 AI 產生的資料，包括合成資料、推論輸出與模型記錄，
是推動資料湖增長的主要驅動力。
資料不只留存更久，且變得更活躍、更具價值
- 近 95% 的受訪企業表示因採用 AI 與生成式 AI ，其組織的資料價值有所提升。
- 74.3% 的受訪企業表示 AI 與生成式 AI 促使他們將資料保存得更久。
- 75.9% 的受訪企業表示，
他們正將越來越多已封存的冷儲存層資料重新調用，以支援 AI 工作負載。 - 96% 的受訪企業預期，未來將需要能更快速地檢索封存資料，以支援 AI 推論與檢索增強生成（RAG）應用。
AI 基礎架構必須針對完整資料生命週期進行設計
- 受訪企業中，有 74.6% 的企業資料存放於溫、涼與冷儲存分層中。
- 在資料湖的總儲存量中，有超過 60% 是由冷資料或低頻率存取的資料所組成。
- 98.2% 的受訪企業認為，每 TB 總擁有成本 （TCO）對於制定儲存決策來說，是重要或非常重要的考量因素。
WD 執行長 Irving Tan 表示：「過去幾年來，關於 AI 基礎架構的討論始終圍繞著運算，然而 AI 的真正基石是資料。企業正在產生更多資料、將其保存得更久，
從運算週期邁向資料持續留存的生命週期
AI 工作負載在整個生命週期中持續產生資料，包含從訓練資料集、
AI 正讓歷史資料重新發揮價值
該研究亦顯示，活躍資料與封存資料之間的傳統界限正在改變。
AI 基礎架構是一套系統，而非單一儲存層
這些轉變凸顯出針對完整 AI 資料生命週期來規劃儲存架構的必要性。隨著資料量增長、
以具備經濟效益的方式大規模管理資料，
由 WD 贊助的完整 IDC 白皮書《為大規模擴展而生：硬碟在 AI 時代的關鍵角色》（Built for Scale: The Enduring Role of HDDs in the AI Era），可於此連結下載參閱：https://www.
研究方法
該 IDC 白皮書的量化調查涵蓋七個國家、共訪問了 763 位經理級以上的 IT 與企業決策者，所有受訪者均直接負責其企業 AI 基礎架構或資料儲存決策。IDC 亦深度訪談了三位資深儲存產業領袖，
資料來源：由 WD（Western Digital Corporation）贊助的 IDC 白皮書《為大規模擴展而生：硬碟在 AI 時代的關鍵角色》（Built for Scale: The Enduring Role of HDDs in the AI Era，Doc. #US54789026，2026 年 9 月）。
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