AI 正在重塑数据中心 —— 是否该重新思考存储策略？

随着人工智能（AI）重塑各行各业，它也在悄然改变 IT 的核心——数据中心。AI 工作负载的爆炸式增长正在推高能耗，挑战散热系统，并迫使人们从根本上重新思考数据的存储与传输方式。

在这一新格局下，闪存存储脱颖而出——提供 AI 真正加速所需的性能、效率与可扩展性。然而，对于许多组织来说，基于磁盘的存储仍发挥着重要作用，在成本或归档需求占主导的场景尤为如此。这并不是从一种技术骤然切换到另一种技术的问题，而是要找到适合每个组织独特需求的最佳组合。

当前真正的问题是：您应该何时开始为 AI 发展调整存储策略？以及如何规划最佳的发展路线？

以下是一些可帮助您入手的思路。

AI 能源激增：基础设施的临界点

AI 工作负载本质上就耗电。随着模型规模和复杂性的增长，其能源需求也随之增长。国际能源署预测，到 2030 年，全球数据中心 (DC) 的用电量可能会增加一倍以上，而人工智能将成为主要驱动力。一些预测甚至认为，数据中心的年耗电量可能超过 1,000 太瓦时——这已超过日本当前一年的总用电量。

这不仅是容量问题，更是一场正在形成的可持续性危机。AI 计算的功率密度比典型的数据中心应用高出 5-10 倍——每个机架可超过 100 千瓦，而 GPU 功耗可达 1,500 瓦，传统基础设施已被推到极限。

必须有所改变，而且迫在眉睫。

存储：AI 与数据中心能源危机的“隐形推手”

虽然计算往往是焦点，但存储同样是数据中心能耗的重要来源，而且常常被忽视。传统机械硬盘（HDD）在当今 AI 能耗标准下效率偏低，但仍被广泛部署。

相比之下，全闪存 NVMe 固态硬盘（SSD）在以下方面具备极具吸引力的优势：

• 空闲功耗：HDD 的功耗为 5-10W，而 NVMe SSD 仅为 0.2-0.8W。
• 每瓦性能：SSD 每瓦可提供高达 50 倍的 IOPS 性能。
  
• 密度：闪存能在更小的空间内提供更大容量，从而减少能耗与散热需求。

一项测试结果表明，一机架 SSD 就能替代 23 个机架的 HDD 容量与性能，同时提供高达 54 倍的读取带宽，并仅消耗其极少部分的电力。这不仅是性能上的胜利，更是可持续发展的必然选择。

散热创新：从可选到必需

AI 基础设施的热量输出加速了液冷技术的需求。与传统风冷系统相比，液冷可提供更高的机架密度与更优的散热能力，并能将机房总用电降低近 20%，将整个数据中心的用电减少 10% 以上。这类创新已不再是实验性质，而是必需条件——液冷数据中心如今已成为支撑功耗超过 500W 芯片、并保持数据中心在能源与碳排预算范围内的关键技术。

可靠性和存储总拥有成本

对于数据基础设施而言，能源效率只是总体拥有成本 (TCO) 公式的一部分。可靠性在衡量 TCO 方面也发挥着关键作用：

• HDD的年度故障率约为 1.4%，且其故障模式相对可预测。
• NVMe SSD 则更常表现为“慢速故障”（fail-slow），极少出现灾难性故障。
• 运维影响：闪存较高的可靠性与较低的维护负担，不仅能减少停机时间，还能降低与大规模存储管理相关的能源与人力成本。

结论：可靠性影响的不仅是直接更换成本，还包括监控、维护与性能一致性等运维开支——这些都共同促成了低能耗 SSD 所带来的 TCO 降低。

将 ESG 与 AI 战略目标相结合

向全闪存存储的转变符合企业一系列更广泛的战略重点：

• 可持续性：降低电力消耗、减少占地面积、减少电子垃圾。
• AI 性能：NVMe 的低延迟和高性能非常适合 AI 管道。
• 能源预算：减少的存储能源消耗可以重新分配到最需要的计算领域。

因此，运营层面的收益也有助于实现公司的企业环境、可持续发展和治理目标。这是一个双赢的局面。

现在是逐步淘汰基于磁盘存储的时机吗？

每家机构都有其特定技术发展路线所决定的独特需求，其中一些仍可能需要依赖某种形式的磁盘存储。尽管 HDD 在冷数据存储中依然具有每 TB 成本优势，但其低效性使其在 AI 驱动环境中越来越难以被合理采用。

闪存高达 5,000% 的每瓦性能优势，加上空间与运维等方面的好处，为加速转型提供了强有力的理由——尤其是那些在全企业范围内推进 AI 的组织。

下一步：创新和洞察的机会

在考虑何时以及如何开始推进这一转型时，有几个值得深入探讨的问题：

• 投资回报周期：在考虑节省的能源、散热与空间因素后，闪存转型多快能取回成本？
• AI 特定存储模式：我们如何优化存储架构，以适应那些日益动态化、数据密集且对延迟高度敏感的 AI 工作负载？
• 生命周期影响：从生产、运行到报废，相比于 HDD，闪存的全生命周期环境成本如何？
• 混合策略：HDD 在哪些场景仍有意义？如何与闪存智能搭配以最大化性能与成本优势？
• 考虑能源效应的软件：智能存储管理与 AI 驱动的编排能否进一步降低能耗与碳足迹？

在您和您的团队思考这些问题时，务必要牢记：AI 不仅在改变数据中心的功能，更改变了它们未来的发展方向。转向全闪存存储不仅是一次性能升级，更是向着可持续性、更高韧性与 AI 就绪型基础设施的战略转型。

随着工作负载的演变与环境压力的加剧，未来的数据中心必须更精简、更智能、更环保。采用闪存是实现这一转型的关键一步。这不仅为速度，也是为长期的责任与管理。

这是一段通往数字生态系统的旅程，在这里，性能和可持续性不再相互矛盾，而是密不可分。

每一段旅程都是独一无二的

正如开头所说，每个客户在 AI 旅程中的阶段不同——有些已在积极建设，有些才刚开始规划。但无论身处何处，有一点是明确的：实现数据中心现代化，并构建坚实的闪存数据基础，是释放 AI 潜力的关键。

正因如此，拥有一个具备全局视野的合作伙伴至关重要。在 Hitachi Vantara，我们深知成功的 AI 不仅仅关乎存储——它需要在计算、网络、数据管理与卓越运维之间实现最佳组合。我们在传统与新一代数据中心环境中都有深厚经验，并与客户紧密协作，设计、优化与扩展能带来长期价值的基础设施。

无论您处于旅程的哪个阶段，无论您关注的是性能、效率、可持续性，还是成本，我们都将助您构建一个加速而非限制 AI 目标的环境。让我们一起构筑 AI 的未来，从您数据与业务应得的基础开始。

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