上海,2026年6月2日 –作為 AI 驅動型數據經濟的存儲基石,西部數據今日宣布出席 2026 臺北國際電腦展,致力于推動業界認知 AI 基礎設施的本質——它是一個數據系統,而非單純的算力系統。從訓練、推理到智能體 AI(Agentic AI)與物理 AI(Physical AI),每一項 AI 工作負載都在不斷生成數據;這些數據正隨著時間推移而留存、累積并不斷膨脹。這種動態變化正從根本上重塑企業設計可擴展 AI 基礎設施的方式。
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這一轉變揭示了 AI 開發者面臨的核心挑戰:在管理呈指數級增長的數據的同時,還需要在規模化部署中保持性能與經濟效益。對這些數據的管理方式,決定了 AI 是能帶來持久的商業價值,還是會演變成一項難以為繼的成本負擔。西部數據此次亮相臺北電腦展,通過論壇主題演講、展臺演示以及全新存儲創新,直面這一現實挑戰。
論壇會議:“重塑規模化 AI 存儲”
主講人為西部數據首席產品官 Ahmed Shihab,于2026年6月4日上午 11:00–11:25,在臺北南港展覽館2館701會議室舉行
西部數據首席產品官 Ahmed Shihab 將深入探討為何 AI 基礎設施不能再主要圍繞計算性能來設計,以及為何持久的數據增長、分層架構和基礎設施經濟性正在成為規模化 AI 的決定性制約因素。
TRENDFOCUS 副總裁 John Chen 表示:“向 AI 驅動型工作負載的轉變正對存儲系統提出新的要求,需要在多個層級上實現更高的吞吐量、更大的容量及更強的可靠性。西部數據在 HDD 和平臺技術方面的持續進步,體現了在規模化支持日益數據密集型 AI 環境時所必需的創新方向。 ”
與西部數據相約2026臺北電腦展
2026年6月2日至5日;臺北南港展覽館2館4樓,#R1308 展臺。
·西部數據的展臺將這種以數據為中心的架構生動地呈現出來,展示了存儲如何作為規模化 AI 系統的堅實底座。參觀者將看到西部數據涵蓋 UltraSMR、ePMR(能量輔助磁記錄)和 HAMR(熱輔助磁記錄)技術的 Ultrastar?HDD 大容量存儲產品組合。公司還將重點展示兩項業界首創的先進 HDD 創新技術:高帶寬硬盤技術(High Bandwidth Drive Technology)和雙樞軸硬盤技術(Dual Pivot Drive Technology),這兩項技術結合預計將使 HDD 吞吐量提高 4 倍,同時保持客戶目前享有的每 TB 相對 I/O 速率。這降低了客戶隨容量擴展增加固態硬盤(SSD)部署或重構服務的需求。
·西部數據重點展示的平臺解決方案將包括 Ultrastar Data 系列 JBOD、OpenFlex? EBOF 以及 RapidFlex? NVMe-oF? 控制器。 這些解決方案通過優化容量與性能、降低成本并縮短價值轉化時間,幫助云服務商、新興云和高性能算力(HPC)企業加速技術采用,且無需進行昂貴的基礎設施改造。西部數據還將展示其全新的 Ultrastar Data 3000 系列 JBOD,旨在提供滿足 AI 數據增長所需的可擴展容量。 借助 ArcticFlow? 多區冷卻技術和獲得專利的 IsoVibe? 隔離振動技術,Ultrastar Data 3000 系列在這個為規模化可靠運行而設計的平臺上,將硬盤返修率降低了高達 62%1,從而優化了性能和可靠性。該系列產品還提供 12 個端口的 24 Gb/s SAS4 主機連接,使客戶能夠在容量和工作負載強度不斷增長的情況下,始終滿足對帶寬的嚴苛需求。
·西部數據還將分享分層存儲解決方案,包括基于 Ceph 構建的架構,以及與 IBM? Storage Scale 和 XTAO 合作開發的架構。這些解決方案將性能與經濟效益貫穿至 AI 數據生命周期的各個階段,通過分層的系統級架構,在規模化部署中提高 GPU 效率的同時降低成本。
·全球聞名的西部數據彩色系列產品組合,包括 WD Gold?、WD Red?和 WD Purple?,以及專為內容創作者設計、煥新品牌的 G-DRIVE?系列外置存儲解決方案也將在現場展出。
這些創新技術共同確立了西部數據在 AI 基礎設施中的關鍵基礎層地位,從而賦能跨環境數據的持久化、流動性和可擴展性。
西部數據全球銷售與市場營銷副總裁 Stefan Mandl 表示:“在行業發展的關鍵時刻,臺北電腦展為我們提供了一個絕佳的機會,去對話全球各地的 AI 領袖與開發者。AI 正以行業前所未見的規模和速度推動著數據的增長,只有那些將 AI 視為數據系統的企業,才能構建出能夠長期經濟、高效擴展的 AI 體系。西部數據為支持 AI 系統的長遠運行,提供了所需的持久、可擴展且經濟高效的數據基礎設施底座。”
歡迎蒞臨西部數據 #R1308 展臺,與我們的團隊和展會合作伙伴會面,觀看我們的解決方案演示,并探索如何以高效、經濟且具備長期信心的方式擴展 AI 數據系統。
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