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引言：從會議上的一句話，我看到資料端會先爆

我最近在看 Vast Forward 相關內容時，注意到一個很「工程師味」的觀點：Solidigm 的執行長 Scott Shadley 在會議上講得很直接——隨著 AI 模型規模快速擴張，AI 所需的資料儲存量正受到前所未有的需求，他甚至把 AI 資料儲存描述成產業的必備條件。這不是純口號，因為你只要觀察 AI 工作流程的日常就懂：資料會一直進來、一直被重讀、一直被切分、還要一直做 checkpoint 與重跑實驗。

所以我把它當成一種「觀察結論」：不是每家都立刻缺儲存，但多數團隊會在 2026 年被迫面對同一個現實——GPU 的算力長得更快，但資料端要嘛跟不上，要嘛成本失控。接下來我用一個偏實戰的角度，拆給你看：為什麼會變成必備、怎麼規劃才不會浪費錢、以及有哪些風險你可以提前壓下去。

為什麼 2026 年「AI 資料儲存」會變成必備條件？

先講重點：Solidigm 在 Vast Forward 的說法核心有三段邏輯。

1. 模型規模擴張很快：訓練與推論的需求都會把資料吞吐與可用資料量拉高。
2. 資料儲存量因此出現前所未有的需求：不只是原始資料變多，還包含衍生資料、切片、特徵索引、以及訓練過程產生的中間結果。
3. 企業要把儲存成本與效能一起算進工作流程：不是買完硬體就結束，而是要同步規劃「能不能快讀、能不能低延遲、成本能不能長期扛住」。

換句話說，AI 基礎設施的價值鏈正在重新排序：資料儲存從「支持系統」升級成「決定節奏的系統」。你會開始看到 GPU 利用率與儲存延遲、資料重新整理時間、以及 checkpoint 寫入時間強耦合。

企業該怎麼規劃：大容量、低延遲、成本效能三角怎麼平衡？

Solidigm 的表述裡有一個關鍵字眼：企業在建構 AI 工作流程時，必須同步考慮儲存成本與效能。這句話很像是在提醒你：你不能只看單次訓練跑多久，還要看整個週期（實驗次數、重跑頻率、資料保留年限、以及你會不會被迫降頻）。

我建議用「三角形」來規劃：

• 大容量：你需要的不只是原始資料，還包括衍生資料與中間產物。資料越常被重用，越需要可擴充的容量策略。
• 低延遲：低延遲不是平均延遲漂亮就好，實務上更怕 tail latency（尾端延遲）。尾端拖慢，GPU 會乾等。
• 成本效能：以 $/TB、$/(可用吞吐) 與 $/(訓練週期) 去估算，而不是只用「硬體單價」。

另外，很多團隊會忽略「延遲與成本的關係」：你要低延遲，通常得付出更高的記憶體層級/更高效能硬體成本；你要便宜，就可能犧牲讀取速度導致 GPU 利用率下降。真正會讓你翻車的不是高成本，而是「高成本但沒變快」。

Pro Tip：把儲存延遲當 KPI 的 3 個落地做法（含案例佐證）

我先講一個很常見的錯覺：團隊會用「平均延遲」或「吞吐」當成進度儀表。但 AI 實際跑起來，你真正感受到的是：某些階段突然卡住——資料重新洗牌、資料取樣、或 checkpoint 寫入節奏被打斷。

以下 3 個做法，能把 Solidigm 在 Vast Forward 的方向「落到你們的監控儀表板」。

1) 分段量測：把 ingest / train read / checkpoint 拆開看

你要的是每個階段的延遲分佈，尤其是 tail latency。因為 Solidigm 強調要同步考慮儲存成本與效能，實務上就要做到「成本對應到哪個階段、效能又卡在哪」。

2) 用 checkpoint 寫入時間去估算重跑成本

資料儲存不是只讓你能存，還要讓你能重來。當模型規模擴張，實驗次數與重跑頻率更高，checkpoint 寫入與保留策略會變成真金白銀。

3) 以 GPU 利用率反推儲存瓶頸

當 GPU 利用率長期低於目標，你別急著怪模型。先做反證：資料端是否 tail latency 飆升？是否有讀取不連續導致卡頓？Solidigm 指出的核心是「資料儲存量與效能」共同變成必備條件，你可以用這個方法把它驗證出來。

風險預警與治理：資料成本失控、效能不穩、合規翻車怎麼避免

你以為只要「買更大容量、跑得更快」就萬事 OK？不，2026 年更常見的坑是：資料成本在你不注意時長期累積、效能在負載尖峰時不穩、以及資料保留與合規政策被忽略。

風險 1：資料成本失控（$ 不是一次性，是週期性）

Solidigm 的觀點裡明確提到要把儲存成本與效能一起考慮。你的治理應該至少包含：容量使用率警戒、成本中心對應到資料集（dataset）而不是對應到伺服器、以及資料保留年限（retention）策略。

風險 2：效能不穩（你以為是平均，實際是 tail）

效能不穩通常出現在特定階段或特定資料模式。你需要把「尾端延遲」納入告警規則，否則你只會在專案已經延期之後才發現根因。

風險 3：合規與資料生命週期沒被納入工程流程

AI 資料往往跨團隊流動。你應該把資料分類、存取權限、以及刪除/遮罩（masking）流程納入 pipeline 的自動化，而不是事後人工補。

FAQ：你最常問的 3 個問題

2026 年為什麼大家都在談 AI 資料儲存？

因為模型規模擴張會直接推升資料需求；而且企業在做 AI 工作流程時，必須同時顧到儲存成本與效能。資料端一旦跟不上，GPU 再貴也只能排隊。

我要怎麼判斷是儲存延遲拖慢了訓練？

拆分 ingest、訓練讀取與 checkpoint，觀察 tail latency；再用 GPU 利用率做反推。只看平均值很容易被騙。

規劃大容量與低延遲時，成本要怎麼算才不會踩雷？

用週期指標：資料保留年限、重跑頻率、以及單次訓練週期的等待成本，把成本和效能用同一套邏輯對齊。

CTA：我需要你們幫我算一筆帳

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參考資料（權威來源）

• VAST Forward 2026 Speaker：Scott Shadley（VAST Data 官方）
• Solidigm’s Scott Shadley says AI data storage is ‘mandatory’ at Vast Forward（轉述報導來源）
• Driving Storage Efficiency and the Impacts of AI in 2026 with Solidigm（影片來源）

註：本文關鍵事實（Solidigm 執行長 Scott Shadley 指出 AI 資料儲存需求上升、需大容量低延遲並同步考慮成本效能）均以你提供的參考新聞為主軸，再以工程化方式推導落地指標。