（台泰時報9月24日電）人工智慧從試驗階段快速進入企業實際應用，資料儲存、存取與管理能力也成為企業導入AI的重要基礎。Seagate Technology公布《Data Infrastructure Readiness 2026》全球調查顯示，99%的IT主管預期，未來3年AI將明顯推升資料儲存需求，但僅38%的受訪組織認為現有資料基礎設施已完全準備好因應。

這項調查由Recon Analytics執行，共訪問全球7個主要市場的2712名企業科技主管及決策者。調查顯示，隨著AI應用從概念驗證轉向大規模部署，企業不只需要更多運算能力，也必須同步提升資料儲存、長期保存、存取速度與治理能力。

調查指出，86%的企業表示AI投資已帶來中度至高度回報，但在基礎設施準備度方面仍存在落差。99%的受訪者認為AI將帶動儲存需求增加，其中32%預估未來3年儲存需求將比目前增加50%以上。

另外，98%的企業認為，資料儲存系統已從單純保存資料的工具，轉變為影響企業競爭力與資料價值的重要策略基礎設施。企業如何保留、管理及使用大量AI資料，也將直接影響模型訓練、分析效率及後續商業應用。

在導入AI的主要障礙方面，53%的受訪者將「資料品質與資料準備度」列為首要挑戰，其次為儲存基礎設施，占43%；相較之下，運算資源準備度占27%，能源限制則占24%。

調查也顯示，76%的企業將資料中心投資列入前三大基礎設施優先事項，其中20%更列為首要投資項目。至於企業提升AI準備度的其他阻礙，包括AI策略成熟度16%、預算及資源14%，以及資料管理與治理14%。

隨資料量持續增加，能源與永續議題也受到關注。97%的受訪企業認為，延長基礎設施使用壽命有助於提升永續表現，94%預期未來5年資料儲存營運將更加永續。

不過，77%的企業表示，已因能源使用或永續疑慮延後或調整AI基礎設施擴建計畫，其中36%表示調整幅度明顯。能源消耗是最主要環境疑慮，占52%，其次是能源使用造成的碳排放，占51%。

Seagate將這套發展方向稱為「Sustainable Scaling」，強調企業在擴大AI與資料基礎設施時，應同步考量效能、系統壽命、能源效率及長期資料價值，避免單純以增加硬體規模作為唯一解方。

圖片來源：Bangkok Biz News