未来5-10年，HDD仍然不可替代！

数据量激增导致存储成本持续上升，“无差别保存所有数据”在经济上不现实。一方面，AI生成的数据（如AI视频、模型训练数据）进一步扩大数据量；另一方面，AI对历史数据的“挖掘价值”提升了“丢弃数据”的机会成本——误删数据可能导致AI模型精度下降或业务机会流失。

根据IDC预测2023-2028年全球生成数据量将增长3倍，2028年达到394ZB；但对比2005年的0.425ZB，仅约2%的数据被实际存储，“存储能力滞后于数据生成能力”的缺口显著。

数字档案管理员需长期保存文化、历史、法律等核心数据，这类数据的核心诉求是“无需刷新的耐用性”（Durability with no refresh），但现有存储介质（如SSD、传统HDD）的耐用性未随数据量同步提升，无法满足“永久存储”需求。

理想的新型存储介质需满足四大关键特性：

• 超高密度（Very dense）：单位体积可存储更多数据，应对数据量激增；

• 室温耐用（Durable at room temp）：无需特殊温控环境，降低运维成本；

• 静态零功耗（Zero power at rest）：不读写时不消耗电能，符合绿色数据中心趋势；

• 无/低刷新（No/minimal refresh）：无需定期“激活”数据，解决永久归档的“数据流失”问题。

目前有两类新型介质方向：

• Cerabyte（陶瓷玻璃片）：以陶瓷-玻璃复合材质为载体，主打高密度与长期耐用性，适合冷归档场景；

• 微软Project Silica（光存储）：基于光子技术的存储方案，同样聚焦“长期无刷新保存”，定位是“补充现有介质”—无法覆盖HDD的“活跃数据访问”场景，也无法替代SSD的“高性能实时处理”场景。

云服务通过 “智能数据分层技术”，自动将不同访问频率的数据分配到对应介质（热数据到 SSD、温数据到 HDD、冷数据到磁带），从而在 “大规模存储” 场景下，同时实现 “成本最优（capital structure）” 和 “性能最优（performance）”—— 这一机制进一步放大了 HDD 在 “温数据层” 的核心作用。

HDD的核心价值在于“中访问频率场景下的成本优势”：既比SSD具备更低的每TB成本（当前约1/6），又比磁带具备更高的访问效率——完美匹配云存储中“AI数据湖、媒体库”等“需活跃访问但不要求实时响应”的场景，而这类场景正是当前数据中心的“增量核心场景”。