一提到AI数据中心，很多人先想到的是GPU、算力和内存带宽。
但当AI从训练走向大规模推理与生产应用，真正持续增长的，往往不是一次次计算任务，而是每一次训练、推理和交互所生成的数据🗄️

[并不简单]为什么说AI数据中心本质上是“数据系统”？
• AI不仅使用数据，也持续创造模型输出、日志、嵌入向量和上下文📝
•算力和内存可以在任务间释放复用，数据却会被长期保留并不断累积📈
•到PB、EB级规模，数据该存在哪里、如何分层和长期管理，已经直接决定系统的扩展能力与经济性💰
计算定义AI产生智能的瞬间，数据决定这些能力如何被持续保留、调用和迭代。而下一代基础设施的赢家，很大可能是把“存储经济学”作为设计准则的人。

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