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AI 如何塑造数据存储的未来
社会要信任人工智能需要什么？人工智能算法生成的每一个决策、预测和洞察都依赖于数据的可用性和质量。为了充分发挥人工智能的潜力，数据必须有效且高效地存储。换句话说，数据支撑着人工智能，而存储则支撑着数据。这种相互促进的关系使得人工智能也推动了当今存储创新的发展。要理解人工智能如何帮助创造更好的存储解决方案，我们首先需要考察它与数据的关系。
AI 如何塑造数据存储的未来
AI 的发展与数据存储息息相关。高质量的数据是 AI 算法的基础，而有效的存储技术则是数据管理的关键。AI 与存储技术相互促进:AI 推动存储创新,存储技术支持 AI 发展。未来,存储密度提升将满足 AI 对大容量存储的需求,同时 AI 也将助力存储设计优化,形成良性循环。
StorONE 推出基于 AI 驱动的 TierONE 自动分层存储技术升级
StorONE 推出新版 TierONE 软件，利用 AI 技术优化存储分层，并通过 SnapONE 增强数据保护能力。该公司声称，无需全闪存阵列即可实现高性能，新软件可根据数据访问频率自动分层，提供卓越性能和成本节省。更新还包括更快的 NAS 性能、自动化存储配置和现代化界面等功能。
Kioxia 和 SanDisk 展示 332 层 3D NAND 未来技术
铠侠和闪迪联合预览了更快的 218 层 3D NAND 技术，具有更高的接口速度和更好的能效。他们还透露了即将推出的 332 层技术。这些进展将大幅提升存储性能和容量，以满足人工智能等新兴应用对数据存储的巨大需求。新技术采用创新的 NAND 接口和芯片架构，有望推动闪存存储技术迈向新的里程碑。
NAND闪存价格因供应过剩而暴跌，工厂产量削减
由于供应过剩，NAND闪存价格预计将下滑，迫使内存芯片制造商削减产量以应对来自PC和智能手机制造商低于预期的订单。根据TrendForce的报告，NAND闪存的库存过剩给供应商带来了财务压力，2025年的增长率预测已从30%下调至10-15%。
Azure Files 磁盘存储引入类似 SSD 的预配置计费模式
微软在其 Azure 公有云服务中为基于磁盘的文件存储提供了更可预测的计费成本，类似于其 SSD 文件存储的配置风格，作为其按需付费系统的替代方案。Azure 现有两种文件存储层级：使用快速 SSD 存储的高级层和使用硬盘驱动器（HDD）的标准层。标准层现已推出 Provisioned v2 计费模型，用户可以单独为文件共享配置容量、IOPS 和吞吐量，提供更高的灵活性和可预测性。
持续的需求压力如何推动存储技术发展
文章探讨了驱动存储技术发展的三大因素:数据量增长、成本压力和访问速度需求。从存储介质到数据访问方式,18项重要技术创新正在改变存储格局,包括大容量SSD、3D NAND、CXL内存池、HAMR硬盘、激光存储、GPU直接访问、分布式架构等。这些创新旨在提供更大容量、更快速度和更低成本的存储解决方案。
Micron 推出迄今最快的 PCIe 5.0 OEM 客户端 SSD
美光发布新一代PCIe 5.0 SSD - 4600系列,性能翻倍,主打AI PC、游戏玩家和专业用户市场。采用276层TLC NAND和PCIe 5.0接口,读写速度分别达14.5GB/s和12GB/s,随机读写IOPS达210万,延迟大幅降低。搭载多项安全功能,适用于数据密集型AI应用场景。
WD 推出 HAMR 硬盘技术迁移计划
西部数据在投资者日会议上公布了其 HAMR 磁盘技术迁移计划，并表示 HAMR 硬盘已进入客户资格认证阶段。该计划旨在通过提高硬盘容量和性能来应对未来数据存储需求的快速增长，同时保持硬盘在企业存储市场的成本优势。
VDURA：AI 训练和推理需要优化文件与对象存储的平衡
本文讨论了 AI 训练和推理中文件存储与对象存储的应用。VDURA CEO Ken Claffey 认为两者都有其作用，不应简单地选择其一。VDURA 提供了一种混合解决方案，结合了对象存储的可扩展性和文件系统的高性能，以满足 AI 工作负载的多样需求。文章强调了在 AI 基础设施中平衡不同存储技术的重要性。
Backblaze 公布 2024 年硬盘故障率统计，揭示最佳和最差硬盘
Backblaze 发布了 2024 年第四季度和全年硬盘故障率报告。数据显示，部分硬盘型号年故障率超过 4.5%，而部分型号则实现零故障。报告详细分析了不同容量和品牌硬盘的表现，为用户选择可靠存储设备提供了重要参考。
Sandisk 分拆后发布新路线图，投资者日会议披露详情
闪迪即将从西部数据分拆，在投资者日会议上披露了今年晚些时候推出三款新SSD的细节，以及高带宽闪存(HBF)的计划。HBF相当于NAND版本的高带宽内存(HBM)。闪迪展示了最新的3D NAND技术、未来产品路线图和创新技术，以向投资者证明其业务实力和市场前景。
NetApp 扩展 ASA 和 E 系列块存储产品线，推出新组件
网易推出多款新型存储设备,升级 ASA 和 E 系列块存储产品线。新品包括 ASA 全闪存阵列新机型、FAS 混合闪存文件服务器、面向高性能计算的 E 系列 SAN 存储,并扩展了勒索软件检测和恢复保障。这些升级旨在提升性能、扩大容量,并增强数据安全性。
Optera Data 利用光谱空洞技术实现荧光数据存储
南澳大学研究员 Nicolas Riesen 博士正在研发一种革命性的数据存储技术。该技术通过在光学介质上选择性地改变荧光波段来编码数据，有望在 2030 年前将光学存储成本降低至现有技术的十分之一。这种创新方法利用光谱空洞实现多位存储，类似于多层单元 NAND 闪存，为未来大容量、低成本的归档存储开辟了新的可能性。
DataCore 收购 Kalray 旗下 Arcastream 并行文件系统
DataCore 收购 Kalray 的 Arcastream 并行文件系统，进一步扩展其存储产品线。此次收购将增强 DataCore 在块存储、文件存储和对象存储领域的领导地位，为核心、边缘和云环境的工作流提供无缝支持。Arcastream 软件主要面向娱乐、媒体、学术和高性能计算市场。
Kioxia 开源 AiSAQ 技术以减少 RAG 中的 DRAM 使用量
Kioxia 发布开源 AiSAQ 技术，旨在降低生成式 AI 系统中的 DRAM 需求。该技术为 SSD 优化的近似最近邻搜索算法，可直接在 SSD 上搜索，无需将索引数据放入 DRAM，从而实现检索增强生成 (RAG) 的可扩展性能。这一创新有望大幅提升大规模 RAG 应用的性能范围。
Microsoft 提出管理保留内存技术以应对 AI 工作负载
微软研究人员提出了一种新的内存技术——管理保留内存 (MRM)，旨在解决 AI 基础模型工作负载的存储和 IO 问题。MRM 具有短期数据持久性，可优化 AI 推理性能，同时降低能耗和成本。这一创新概念有望填补现有内存-存储层级中的空白，为 AI 时代的内存技术发展开辟新方向。
OpenZFS 2.3 发布：新增 RAID 扩展和更快的重复数据删除功能
OpenZFS 2.3.0 版本推出了多项新功能，包括 RAID 扩展和更快的数据重复删除。该版本将出现在包含 ZFS 的 Linux 发行版中，并最终进入 FreeBSD。新功能包括 RAID 扩展、快速重复数据删除和直接 IO 支持，提高了存储系统的灵活性和性能。
Seagate 大力推进 HAMR 技术升级，但业绩预期令人失望
希捷第四季度营收大幅增长，主要得益于云服务提供商对大容量硬盘的需求上升。公司强调人工智能将推动未来存储需求，HAMR 技术硬盘正在加速量产。然而，非 HAMR 硬盘生产问题导致下季度供应受限，引发投资者担忧。希捷预计硬盘与固态硬盘将长期共存，满足不同存储需求。
Coldago 发布三份文件存储供应商评估图谱
研究机构 Coldago 针对不同文件存储应用场景，发布了三份独立的供应商评估报告。报告采用四象限图形式，将供应商分为企业级文件存储、高性能文件存储和云文件存储三类。这种分类方法与 GigaOm 的圆形四象限雷达图有所不同，体现了两家分析机构对文件存储市场的不同见解。
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