Agentic AI引发存储范式变革，磁电存储会是那个终极答案么？

Agentic AI时代的数据洪流，正在彻底改写存储范式。

当下，产业界大多聚焦AI算力芯片迭代、万亿参数大模型创新以及AI算力集群的建设。但在智算中心底层，一场由巨量温冷数据引发的变革正暗流涌动。

究其原因，人工智能迈入到Agentic AI阶段，智能体开始具备自主规划、工具调用、推理决策与复杂任务执行能力。这意味着智能体不仅仅是数据的“使用者”，更是海量多模态数据、上下文记忆与执行日志的“数据缔造者”。

当这些巨量的温冷数据以指数级速度向存储温冷层沉淀时，由机械硬盘与磁带构筑的传统存储基础设施在能耗、性能与总体拥有成本（TCO）等方面不堪重负，存储底座是时候做出改变了。

数据洪流与沉默的大多数 

十月底，富士胶片二十年来首次宣布大幅扩产，未来两年磁带出货容量预计将提升五倍。在Agentic AI如火如荼的今天，磁带这个几乎被人遗忘的“数字恐龙”重新获得资本青睐，折射出清晰的信号：即Agentic AI时代的数据洪流，将对于底层存储带来巨大的冲击与改变。

IDC预测，到2028年，全球数据总量将增长393.8ZB，将是2023年的三倍；同时，预计到2030年，全球活跃智能体数量将从7940万个增至22.16亿个，复合增长率129.8%。当数以亿计的智能体昼夜不停地工作，它们所产生的训练数据集、推理中间态、知识沉淀以及需要长期回查的历史数据，正以前所未有的速度堆积。

此外，华为《智能世界2035》报告给出关键判断：Agentic AI驱动存储范式改变；到2035年，温冷数据的占比将超过70%，过去“热—温—冷”的三层存储分层结构，将向“热温—温冷”的两层结构演变。

过去，在传统IT和互联网的架构中，数据热度衰减有规可循，数据在产生的初始阶段被频繁访问，随后则是迅速降温，并在数周后转化为极少被调用的冷数据，就像是“沉默的大多数”。

现在，Agentic AI的快速发展，智能体的大量涌现和加速融入到真实业务场景之中，智能体已经形成了由工作记忆、短期记忆、长期记忆和组织记忆组成的记忆体系，其数据呈现出“温冷交织”的特性。

具体来看，温数据会被频繁唤醒。看似会快速变冷的温数据，随时可能会被智能体新一轮的深度推理而唤醒，这要求存储介质不能处于彻底“离线”的状态，需要具备一定的低时延、高吞吐的快速响应能力。

数据显示，预计到2030年，超过60%的企业每天至少需要访问一次活跃归档数据，为训练大模型，越来越多的冷数据将被激活为温数据。

同时，冷数据则在极速膨胀。冷数据不等于死数据，合规要求、模型再训练等需求，使得像自动驾驶、医疗AI、金融AI等的全链路数据需要保存数十年之久，数据体量跃升到EB级别。

更加关键的是，海量温冷数据已经对Agentic AI的硬件开支、算力效率和整体能耗均产生重要影响，传统存储分层架构面临瓦解，以机械硬盘和磁带为核心的传统存储基础设施则愈发捉襟见肘。

磁盘与磁带的双重困境 

今天，传统存储分层结构之所以走向终结，在于承载着“沉默的大多数”的两条老路--“机械硬盘（HDD）保存温数据、磁带库（Tape）归档冷数据”，都走到了各自的极限。

先说机械硬盘。机械硬盘依赖高速旋转的盘片与电磁驱动的磁头实现写操作，其性能的延迟在毫秒级，对于大多数温数据场景够用。真正的挑战在于成本和供应链产能。

例如，目前标准的42U机架通常可容纳多达288块硬盘，最大存储容量约为8.64PB，能耗约为2.88千瓦。当大型数据中心部署数十万块硬盘时，其高昂的电费开支和散热成本，在数据中心电力预算日益紧张的趋势下，显得愈发难以承受。

HDD 是在线设备，盘片必须常年旋转，哪怕数据一年只被读取几次，电费和制冷成本也一分不少。再叠加3到5年寿命周期带来的大规模数据迁移成本，用HDD承接温数据，长期看是一笔越算越亏的账：数据越存越多，成本越摊越厚，“存不起”将是必然结局。

同时，不能忽视机械硬盘的产能与交付周期变化。TrendForce就预测，未来近线机械硬盘的交付周期已从数周拉长至52周以上。众所周知，全球机械硬盘市场经过多年激烈竞争，已经形成全球三家公司主导市场的局面。最近三家硬盘公司的财报更显示，其未来几年的大部分产能已被锁定，未来市场供给会极为紧张。

再看磁带。磁带的优点是单位成本极低、长期保存几乎不耗电、离线状态可确保免受各种网络攻击，且介质寿命长达数十年，是冷数据归档的重要选择。

但磁带的劣势也十分明显：顺序访问和离线属性，取回数据依赖机械臂加载、寻找磁带和物理卷带，时延长达数分钟甚至小时计，这种级别的延迟对于随时需要与数据交互的AI是无法接受的。同时，全球磁带介质的产能也只有少数厂商才能供应，供给受限的情况短期很难改善。

因此，当前客户面临着一个两难局面：智能体数据访问模式随机、高频和碎片化，用磁盘，性能和在线性够用，但 TCO 和功耗持续失血；用磁带，成本和能耗漂亮，但“离线属性”在Agentic AI时代却愈发不合时宜。

如何打破传统介质带来的重重困境，业界亟待新思路。

谁会是那个终极答案？ 

磁电存储（Magneto-Electric Disk, MED）给出了一个新的答案。简而言之，磁电存储是一种“鱼与熊掌兼得”的存储系统新范式，能提供比HDD更大的带宽，相对磁带冷数据取回时延更低。

作为实现物理机制创新的自研新型存储介质，磁电存储的原理突破了传统HDD的“电流生磁”机制，采用电场控磁技术，配合自研专用涂层产线，在存储介质的物理层面实现了底层创新。 

其创新并非简单地将 SSD和磁带堆叠在一起，而是在封闭单元内构建起“双介质协同”微架构，在密封空间内融入闪存与高度微型化的磁带系统。当数据写入MED时，闪存以极高性能写入；随后，控制器将闪存中的数据顺序转写至微型磁带进行长期保存。

MED产品形态的突破，彻底打破了过去数据中心"热-温-冷"的三层存储分层结构，直接简化为“热温-温冷”两层存储架构，频繁调用的温数据可直接从内部闪存进行毫秒级读取，长时间未访问的冷数据调用则仅需内部微型电机移动磁带，不仅大幅缩短了数据存储路径，更兼顾了极高的访问效率与极低的留存成本，非常适合AI多模态训练、云数据库备份、数据归档存储等众多场景的使用。

磁电系统为整个产业界打开了三重想象：其一、打破传统存储分层架构和重新定义温冷数据的调用方式，真正让温冷数据在AI时代成为可以被高效使用的资产；其二、为温冷数据存储市场提供了新选择，对于未来几年介质供应紧张的局面意义重大；其三、以全新的“电磁融合”技术路线开辟了存储的新赛道，对于国产存储产业生态和人才培养意义深远。

据悉，华为将于11月12日在贵安云上屯举办新型存储系统试商用启动现场会，标志着该技术正式进入真实场景联合验证阶段。此次现场试商用启动也是华为布局AI温冷存储产业的关键节点，将为智能时代的数据基础设施带来全新选择。值得期待的是，一条为Agentic AI时代打造的低碳、可靠且高效的存储之路路已经铺开，存储产业或将迎来“温冷存储的第三条路”。

本文来自微信公众号 “大数据在线”（ID：dobigdata），作者：大数据在线，36氪经授权发布。