在世界人工智能大会的展台上，西部数据通过一系列创新技术展示，向业界呈现了存储基础设施如何为人工智能的规模化发展提供关键支撑。随着AI应用场景的不断拓展，如何高效存储、管理并长期保留海量数据，已成为决定AI能否实现可持续、经济高效发展的核心议题。
西部数据此次重点展示了高带宽硬盘技术与双枢轴硬盘技术两项突破性创新。前者通过多磁头并行读写技术，在保持功耗不变的前提下，将传统硬盘的带宽提升至两倍，未来更有望实现八倍增益。该技术已进入客户验证阶段，为大规模AI训练提供了新的性能提升路径。后者则通过独立双枢轴设计，在3.5英寸硬盘内实现两倍顺序IO性能提升，同时通过优化磁碟间距设计，在保持容量优势的前提下突破了传统双执行器技术的局限。
在技术组合应用方面，西部数据通过整合HAMR热辅助磁记录、ePMR能量辅助垂直磁记录及UltraSMR技术，构建起完整的存储解决方案矩阵。这些技术相互协同，使硬盘顺序IO性能整体提升四倍，在实现单盘100TB容量的同时，保持每TB的相对IO速率稳定。这种设计有效降低了客户在扩容过程中对SSD的依赖，避免了服务架构的重构需求。
企业级产品阵容中，40TB和34TB容量的Ultrastar DC HC6100数据中心UltraSMR硬盘、30TB及28TB的Ultrastar DC HC5090数据中心CMR硬盘成为焦点。特别值得关注的是，采用UltraSMR ePMR技术的40TB硬盘已完成客户认证流程，计划于下半年启动量产。这些产品通过不同技术路线的组合，精准覆盖了从热数据到冷数据的全生命周期存储需求。
存储平台解决方案的展示体现了西部数据的系统化思维。全新Ultrastar Data60 3000混合存储平台、OpenFlex Data24 4200存储平台及RapidFlex C2000网络交换桥接适配器，共同构建起支持弹性部署的现代化数据基础设施。这些平台通过优化资源利用率，帮助客户应对AI时代对存储系统提出的可扩展性挑战。
在专题分论坛上，西部数据开发工程高级副总裁Tim Rausch从数据生命周期的角度重新定义了AI基础设施架构。他指出，AI系统的独特性在于计算资源可循环利用，而数据会持续累积形成复利效应。这种特性要求存储架构必须具备EB级扩展能力，同时保持成本效益的平衡。
针对AI工作负载的特殊性，Tim Rausch提出了三层存储模型：训练数据层需要支持周期性读取的EB级存储，推理层要求高带宽与持久化存储的平衡，输出层则需处理日志、元数据等非结构化数据的长期保存。这种分层架构与传统云存储形成鲜明对比，后者通常仅依赖闪存和硬盘两级存储。
在AI存储栈的构建中，西部数据提出了四层架构方案：最上层是模型权重与GPU显存溢出层，采用HBM或DRAM实现数据高速供给；第二层为KV缓存层，通过DRAM和SSD组合实现短期记忆存储；第三层语义数据库层依赖SSD构建高性能数据层；最底层则是HDD大容量存储，承担日志、训练数据等长期保存任务。这种设计使数据能够在不同层级间动态迁移，形成"训练-推理-输出-再训练"的闭环系统。
案例分析显示，生成一个3.97MB视频需要整个存储栈完成46.5GB的读写操作，并在后端留下506MB持久化数据。这种数据爆炸式增长特性，使得存储架构的经济性成为决定AI系统可行性的关键因素。当前AI内容存储中，约80%的数据存放在硬盘，20%使用闪存，这种比例分布反映了不同存储介质在性能与成本间的优化平衡。
面向未来五年发展，西部数据制定了清晰的技术路线图。在容量提升方面，将通过ePMR与HAMR技术的并行发展，逐步实现单盘100TB以上的存储密度。性能优化领域，高带宽硬盘与双枢轴技术的组合应用将持续突破IO性能瓶颈。针对AI交互产生的持久化数据需求，功耗优化型硬盘将提供更具经济性的解决方案。智能平台技术的引入，则进一步扩大了硬盘技术的适用客户群体范围。
