从ePMR的持续演进到备受瞩目的HAMR技术，西部数据的技术路线图将如何影响未来的存储架构？在AI应用爆发的亚太及中国市场，企业对于数据分层存储又有着怎样独特的需求？

带着这些问题，热点科技专访了西部数据全球销售与市场营销副总裁Stefan Mandl，深入探讨HDD在AI基础设施中的关键作用及西部数据的未来战略。鉴于篇幅有限，我们在不改变Stefan Mandl先生原意的前提下，对部分回答进行了精简。

西部数据全球销售与市场营销副总裁Stefan Mandl

热点科技：随着人工智能在整个亚太地区（尤其是近期在推行“人工智能+”行动的中国）迅速从“技术测试”走向“核心应用”，根据您的切身观察，这一趋势将会如何直接转化为对数据存储基础设施的新需求和新挑战？

Stefan Mandl：AI的加速发展正对数据存储产生前所未有的结构性需求变化。AI从根本上改变了数据的创建、收集、处理、存储方式，更重要的是，改变了数据被赋予的价值。除大型语言模型这一存储需求的主要驱动力外，代理式AI（Agentic AI）的崛起，也进一步扩大了对非结构化数据存储的需求规模。

每一个突破性AI模型的背后，都潜藏着如何存储海量非结构化数据的挑战。随着数据量呈指数级增长，无论是超大规模企业、云服务商，还是企业客户，都在优先部署兼具可扩展性、高性能与可持续性的存储架构。

这正是大容量HDD发挥战略作用的关键所在——它们能提供具有规模化成本效益的存储容量，为PB/EB级AI存储环境带来卓越的总体拥有成本（TCO）优势。与此同时，为了充分释放这一优势，底层架构正从传统的紧密耦合向解耦式存储转变，让基础设施团队能够灵活、独立地扩展各类资源，从而实现更优的运行效率与可持续性。这种架构转变正成为支撑前所未有数据规模下可持续AI基础设施的关键基石。

热点科技：据了解，AI工作负载会产生热、温、冷等混合类型的数据。您能否详细阐述一下，为何HDD不仅重要，而且是经济、可持续管理这些海量数据的不可或缺的解决方案？它如何与闪存协同，成为实现规模化AI的关键支柱？

Stefan Mandl：在AI模型的训练中，存储并非“非此即彼”的选择——而是分层架构的实践。从训练数据集、模型检查点，到推理日志与遥测数据，AI会生成热数据、温数据和冷数据，这些数据需要适配不同性能与容量需求的存储解决方案。HDD在AI基础设施中扮演关键角色，作为大容量长期存储的核心支柱，与高性能、低延迟的固态硬盘（SSDs）协同工作。

对于超大规模数据中心客户而言，HDD是云端的主要存储介质。据IDC预测，到2029年，近80%的云存储仍将以HDD为基础（IDC来源：《全球存储市场展望2025-2029》，文档编号：US53561425）。超大规模云服务商及企业客户不仅追求更高的存储容量，更将优先考量最优总体拥有成本、可预测性与扩展性。

HDD能够提供具有规模化成本效益的存储容量，让大规模AI应用具备经济可行性。没有HDD，就没有AI的落地。现代HDD在标准3.5英寸尺寸下实现了更高存储密度，而我们在HDD架构上的创新使我们能够为客户提供更高的每TB价值，从而在硬盘容量持续提升的同时，推动总体拥有成本逐步降低。西部数据的研究表明，HDD在每TB成本上较闪存具有6倍优势，其在大容量、规模化存储场景中更为显著。我们的使命是为客户提供价值与创新，不仅立足当下，更将延续至未来。

热点科技：西部数据拥有以ePMR、OptiNAND和UltraSMR等创新为基础的产品组合。从客户角度看，这些技术如何转化为切实的优势？

Stefan Mandl：我们的HDD产品组合建立在行业领先的创新基础之上——包括能量辅助垂直磁记录（ePMR）、OptiNAND和UltraSMR——旨在为现代数据中心的需求提供卓越的总体拥有成本、久经考验的耐用性以及无缝的可扩展性。

具体来说，ePMR（能量辅助垂直磁记录）通过在相同的物理硬盘区域内装入更多数据，有效提升HDD的存储容量；OptiNAND将嵌入式闪存集成到硬盘中，从而释放更多可用容量并提升硬盘的整体性能；而UltraSMR则通过软硬件融合，使硬盘容量比传统CMR硬盘提升20%。

这些技术的组合效应是显著的。例如，在同样部署2PB存储容量的情况下，若使用Ultrastar DC HC690 32TB硬盘替代24TB硬盘，便可将服务器数量减少25%，能耗降低20%，并同步降低基础设施与维护成本。

采用UltraSMR技术与ePMR技术的Ultrastar DC HC690数据中心硬盘

热点科技：业界非常关注HAMR技术，西部数据制定了将ePMR、UltraSMR与HAMR并行发展的战略。在这一“两者兼顾”的策略下，西部数据对于HDD技术的长远愿景是什么，能否透露最新的时间表？

Stefan Mandl：通过我们的ePMR与HAMR技术路线图，我们希望为客户带来无缝过渡体验，不要求客户在技术间做非此即彼的选择，而是同步推进发展。凭借垂直整合制造优势、深入的客户协作以及对可持续创新的坚定承诺，我们将助力企业顺利完成技术采纳、认证与规模化部署，确保业务连续性不受影响。

此外，我们采用的并行开发路径旨在降低技术过渡风险。通过同步推进ePMR、UltraSMR与HAMR技术，我们将持续提供卓越的总体拥有成本优势，并延续西部数据产品享誉业界的可靠性与可预测性，同时为平稳且经济高效地过渡到HAMR技术铺平道路。

目前，我们已与超大规模数据中心进行联合测试，预计将在2026年底前完成认证。我们正按计划推进，预计在2027年上半年开始批量出货HAMR硬盘。

热点科技：作为亚太市场的负责人，您认为中国及更广泛的亚太地区客户，在面向AI的海量数据存储方面展现出了哪些独特的需求或特征？

Stefan Mandl：中国及亚太地区始终是西部数据具有战略意义的核心市场。该地区AI、大规模模型训练及云服务的快速发展，正催生前所未有的数据规模与存储密度需求。根据中国信通院数据，预计2030年中国云计算市场规模将突破3万亿元。

2025年5月，中国国家数据局在印发的《数字中国建设2025年行动方案》中提出，深度挖掘人工智能应用场景，积极开展中国人工智能高质量数据集建设，深入实施“东数西算”工程。

在这一快速增长态势下，我们看到亚太地区呈现出共性需求：对于云服务客户及企业高管层决策者而言，无论身处何地，他们都会将总体拥有成本、大容量、可预测性、长期可靠性及能效列为优先考量；而对于聚焦AI工作负载的客户，他们不仅在训练阶段需要高速存储，还需为模型检查点、推理日志及归档数据，配备大容量、兼具规模化成本效益的长期存储方案。

作为存储创新前沿的引领者，西部数据是AI驱动型数据经济的核心支柱。凭借对创新的专注、对下一代技术的投入以及对卓越运营的不懈追求，我们持续为客户、股东及整个行业创造长期价值。

站在2026年伊始回顾过去两年人工智能发展的历程，不难发现如今AI正迅速从“技术测试”走向“核心应用”。由AI突破性发展带来的庞大数据规模及随之而来的存储需求变革，不仅重塑了基础设施建设的优先级，更为数据存储市场注入了巨大的上升动力。

尽管闪存技术在性能层面表现抢眼，但在海量数据的长期留存与管理上，机械硬盘（HDD）依然占据着不可撼动的生态位。IDC数据显示，到2029年，云端近80%的存储仍将基于HDD。西部数据作为全球领先的HDD制造商，通过ePMR、OptiNAND和UltraSMR等创新技术，不断推高HDD的容量上限并优化大规模部署下的总体拥有成本（TCO），为现代数据中心打造了极具竞争力的高容量存储解决方案。

从ePMR的持续演进到备受瞩目的HAMR技术，西部数据的技术路线图将如何影响未来的存储架构？在AI应用爆发的亚太及中国市场，企业对于数据分层存储又有着怎样独特的需求？

带着这些问题，热点科技专访了西部数据全球销售与市场营销副总裁Stefan Mandl，深入探讨HDD在AI基础设施中的关键作用及西部数据的未来战略。鉴于篇幅有限，我们在不改变Stefan Mandl先生原意的前提下，对部分回答进行了精简。

西部数据全球销售与市场营销副总裁Stefan Mandl

热点科技：随着人工智能在整个亚太地区（尤其是近期在推行“人工智能+”行动的中国）迅速从“技术测试”走向“核心应用”，根据您的切身观察，这一趋势将会如何直接转化为对数据存储基础设施的新需求和新挑战？

Stefan Mandl：AI的加速发展正对数据存储产生前所未有的结构性需求变化。AI从根本上改变了数据的创建、收集、处理、存储方式，更重要的是，改变了数据被赋予的价值。除大型语言模型这一存储需求的主要驱动力外，代理式AI（Agentic AI）的崛起，也进一步扩大了对非结构化数据存储的需求规模。

每一个突破性AI模型的背后，都潜藏着如何存储海量非结构化数据的挑战。随着数据量呈指数级增长，无论是超大规模企业、云服务商，还是企业客户，都在优先部署兼具可扩展性、高性能与可持续性的存储架构。

这正是大容量HDD发挥战略作用的关键所在——它们能提供具有规模化成本效益的存储容量，为PB/EB级AI存储环境带来卓越的总体拥有成本（TCO）优势。与此同时，为了充分释放这一优势，底层架构正从传统的紧密耦合向解耦式存储转变，让基础设施团队能够灵活、独立地扩展各类资源，从而实现更优的运行效率与可持续性。这种架构转变正成为支撑前所未有数据规模下可持续AI基础设施的关键基石。

热点科技：据了解，AI工作负载会产生热、温、冷等混合类型的数据。您能否详细阐述一下，为何HDD不仅重要，而且是经济、可持续管理这些海量数据的不可或缺的解决方案？它如何与闪存协同，成为实现规模化AI的关键支柱？

Stefan Mandl：在AI模型的训练中，存储并非“非此即彼”的选择——而是分层架构的实践。从训练数据集、模型检查点，到推理日志与遥测数据，AI会生成热数据、温数据和冷数据，这些数据需要适配不同性能与容量需求的存储解决方案。HDD在AI基础设施中扮演关键角色，作为大容量长期存储的核心支柱，与高性能、低延迟的固态硬盘（SSDs）协同工作。

对于超大规模数据中心客户而言，HDD是云端的主要存储介质。据IDC预测，到2029年，近80%的云存储仍将以HDD为基础（IDC来源：《全球存储市场展望2025-2029》，文档编号：US53561425）。超大规模云服务商及企业客户不仅追求更高的存储容量，更将优先考量最优总体拥有成本、可预测性与扩展性。

HDD能够提供具有规模化成本效益的存储容量，让大规模AI应用具备经济可行性。没有HDD，就没有AI的落地。现代HDD在标准3.5英寸尺寸下实现了更高存储密度，而我们在HDD架构上的创新使我们能够为客户提供更高的每TB价值，从而在硬盘容量持续提升的同时，推动总体拥有成本逐步降低。西部数据的研究表明，HDD在每TB成本上较闪存具有6倍优势，其在大容量、规模化存储场景中更为显著。我们的使命是为客户提供价值与创新，不仅立足当下，更将延续至未来。

热点科技：西部数据拥有以ePMR、OptiNAND和UltraSMR等创新为基础的产品组合。从客户角度看，这些技术如何转化为切实的优势？

Stefan Mandl：我们的HDD产品组合建立在行业领先的创新基础之上——包括能量辅助垂直磁记录（ePMR）、OptiNAND和UltraSMR——旨在为现代数据中心的需求提供卓越的总体拥有成本、久经考验的耐用性以及无缝的可扩展性。

具体来说，ePMR（能量辅助垂直磁记录）通过在相同的物理硬盘区域内装入更多数据，有效提升HDD的存储容量；OptiNAND将嵌入式闪存集成到硬盘中，从而释放更多可用容量并提升硬盘的整体性能；而UltraSMR则通过软硬件融合，使硬盘容量比传统CMR硬盘提升20%。

这些技术的组合效应是显著的。例如，在同样部署2PB存储容量的情况下，若使用Ultrastar DC HC690 32TB硬盘替代24TB硬盘，便可将服务器数量减少25%，能耗降低20%，并同步降低基础设施与维护成本。

采用UltraSMR技术与ePMR技术的Ultrastar DC HC690数据中心硬盘

热点科技：业界非常关注HAMR技术，西部数据制定了将ePMR、UltraSMR与HAMR并行发展的战略。在这一“两者兼顾”的策略下，西部数据对于HDD技术的长远愿景是什么，能否透露最新的时间表？

Stefan Mandl：通过我们的ePMR与HAMR技术路线图，我们希望为客户带来无缝过渡体验，不要求客户在技术间做非此即彼的选择，而是同步推进发展。凭借垂直整合制造优势、深入的客户协作以及对可持续创新的坚定承诺，我们将助力企业顺利完成技术采纳、认证与规模化部署，确保业务连续性不受影响。

此外，我们采用的并行开发路径旨在降低技术过渡风险。通过同步推进ePMR、UltraSMR与HAMR技术，我们将持续提供卓越的总体拥有成本优势，并延续西部数据产品享誉业界的可靠性与可预测性，同时为平稳且经济高效地过渡到HAMR技术铺平道路。

目前，我们已与超大规模数据中心进行联合测试，预计将在2026年底前完成认证。我们正按计划推进，预计在2027年上半年开始批量出货HAMR硬盘。

热点科技：作为亚太市场的负责人，您认为中国及更广泛的亚太地区客户，在面向AI的海量数据存储方面展现出了哪些独特的需求或特征？

Stefan Mandl：中国及亚太地区始终是西部数据具有战略意义的核心市场。该地区AI、大规模模型训练及云服务的快速发展，正催生前所未有的数据规模与存储密度需求。根据中国信通院数据，预计2030年中国云计算市场规模将突破3万亿元。

2025年5月，中国国家数据局在印发的《数字中国建设2025年行动方案》中提出，深度挖掘人工智能应用场景，积极开展中国人工智能高质量数据集建设，深入实施“东数西算”工程。

在这一快速增长态势下，我们看到亚太地区呈现出共性需求：对于云服务客户及企业高管层决策者而言，无论身处何地，他们都会将总体拥有成本、大容量、可预测性、长期可靠性及能效列为优先考量；而对于聚焦AI工作负载的客户，他们不仅在训练阶段需要高速存储，还需为模型检查点、推理日志及归档数据，配备大容量、兼具规模化成本效益的长期存储方案。

作为存储创新前沿的引领者，西部数据是AI驱动型数据经济的核心支柱。凭借对创新的专注、对下一代技术的投入以及对卓越运营的不懈追求，我们持续为客户、股东及整个行业创造长期价值。