西部数据高管：AI 存储不能只靠闪存，HDD仍是长期保存底座

BlockBeats 消息，8 月 6 日，西部数据首席产品官 Ahmed Shihab 发文称，AI 存储竞争的关键，不是单纯追求最快介质，而是能否以可承受的成本持续扩展容量。

Ahmed Shihab 表示，许多架构在早期运行正常，但当数据规模从数 PB 增长至数百 PB 甚至 EB 级时，成本失控的问题可能会暴露出来。在他看来，存储成本在 AI 规模下本身就会成为架构问题。

闪存与 HDD 对应不同负载

他认为，闪存适合模型权重、GPU 溢出、KV 缓存和会话上下文等高性能、低延迟场景；HDD 则更适合训练语料、日志、检查点、合规记录、合成数据及推理输出等大规模、长期保存且成本敏感的数据。

Ahmed Shihab 总结称：“闪存处理当下，HDD 处理整个生命周期。”

单一介质方案成本压力更大

他还指出，长期将大批量数据存放在高性能介质上，会挤占计算、网络、电力和人员等预算。对于许多批量存储负载，问题不在于闪存能不能存，而在于客户能否长期承担全部使用闪存的成本。

Ahmed Shihab 强调，未来 AI 存储不会由单一技术主导，而应根据性能、成本、功耗、密度、可靠性和数据生命周期进行分层设计。这不是闪存与 HDD 的竞争，而是需要从一开始就为不同工作负载匹配合适介质，否则架构在规模扩大后可能影响业务可持续性。