西部数据首席产品官：AI 存储不应全押闪存，HDD 仍是大规模数据长期保存基础
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西部数据 CPO：闪存处理当下，HDD 处理整个生命周期
ChainCatcher 消息，西部数据首席产品官 Ahmed Shihab 发文表示，AI 存储竞争的关键并非单纯追求最快介质，而是能否以可承受的成本持续扩展容量。其认为，许多架构在早期运行正常，但当数据规模从数 PB 增长至数百 PB 甚至 EB 级时，可能因成本失控而暴露问题。 闪存适合模型权重、GPU 溢出、KV 缓存和会话上下文等高性能、低延迟场景；HDD 则更适合训练语料、日志、检查点、合规记录、合成数据及推理输出等大规模、长期保存且成本敏感的数据。其总结称：“闪存处理当下，HDD 处理整个生命周期。” 在 AI 规模下，存储成本本身会成为架构问题。长期将大批量数据存放在高性能介质上，将挤占计算、网络、电力和人员等预算。对于许多批量存储负载，问题并非闪存能否存储，而是客户能否长期承担全部使用闪存的成本。 未来 AI 存储不会由单一技术主导，而应根据性能、成本、功耗、密度、可靠性和数据生命周期进行分层设计。其强调，这并非闪存与 HDD 的竞争，而是需要从一开始就为不同工作负载匹配合适介质，否则架构在规模扩大后可能影响业务可持续性。
西部数据：AI存储胜负不在闪存与HDD之争，未来赢家将是经济型容量方案
Odaily星球日报讯 西部数据（WD）首席产品官 Ahmed Shihab 表示，随着人工智能基础设施快速扩张，存储领域的核心竞争不应简单归结为闪存（Flash）与机械硬盘（HDD）的较量，而在于能否构建具备长期经济可扩展性的 AI 存储架构。当前 AI 行业正面临一个关键问题：今年选择的存储架构，是否能够支撑未来数据规模增长至 PB 级甚至 EB 级。他认为，许多 AI 基础设施设计并非因性能不足而失败，而是在数据规模扩大后陷入成本困境。 Ahmed Shihab 认为，AI 数据持续增长，包括模型训练数据、推理数据、用户交互记录、合规数据和合成数据等。如果在早期阶段采用全闪存架构，虽然在小规模部署中具有吸引力，但随着数据量增长，存储成本将成为巨大负担。闪存和 HDD 并非竞争关系，而是面向不同工作负载的互补技术。高性能场景，如模型权重、GPU 溢出、KV 缓存等，需要低延迟闪存支持；而训练数据集、日志、检查点、合规记录以及大规模历史数据等长期存储需求，则更适合采用具备成本优势的 HDD。 “AI 存储的胜负将取决于谁能够提供经济可扩展的容量。”Shihab 称，客户选择存储方案时关注的不只是速度，而是能否以可靠、可持续的方式扩展 AI 业务。 Shihab 指出，AI 时代的存储架构将更加分层化，而不是依赖单一存储介质。“闪存负责关键时刻的性能，HDD 负责数据生命周期。”在 AI 基础设施规模化阶段，存储成本已经不再只是运营费用，而成为架构设计的一部分。每一美元用于高成本性能存储，就意味着更少资源投入计算、网络、电力和其他基础设施。 此外，可靠性也必须从架构设计初期考虑。对于大规模 AI 系统而言，硬件、软件、网络和电力故障都是常态，优秀的存储系统需要具备持续运行、故障隔离和快速恢复能力。他总结称，未来 AI 存储的发展方向并非“闪存取代 HDD”，而是根据不同数据生命周期和业务需求进行精准分层。“真正的基础设施不是追求炫目的性能，而是能够支撑 AI 长期增长的可靠底座。”
黄仁勋：CUDA可延长英伟达GPU经济使用寿命，使算力成为可融资资产
Odaily星球日报讯 英伟达 CEO 黄仁勋在 X 平台转发“CoreWeave 将英伟达 A100 GPU 租赁合同延续至 2029 年”的消息表示，2020 年推出的 A100 GPU 预计直到 2029 年仍可继续承担计算任务，英伟达的计算平台并不仅仅依赖芯片本身，CUDA 能够让开发者和英伟达工程师在 Ampere、Hopper 和 Blackwell 等架构的整个使用周期内持续进行升级和优化。 黄仁勋称，CUDA 提升了英伟达算力的通用性和不同代际计算资源的可替代性，从而提高 GPU 利用率并延长其经济使用寿命，使英伟达算力成为一种“可出租、耐用且可融资”的生产性资产。
CoreWeave将英伟达A100 GPU租赁期延长至2029年，旧款GPU仍可盈利
火星财经消息，8 月 13 日，AI 云公司 CoreWeave 公司首席财务官 Nitin Agrawal 对分析师表示，CoreWeave 最近签署了一份合同，将英伟达 A100 GPU 的租赁期延长至 2029 年。英伟达于 2020 年推出 A100。 这意味着客户承诺在这些芯片发布约九年后，仍将其用于运行 AI 工作负载。
腾讯：今年底至明年初GPU资源将更加充足
火星财经消息,腾讯高管在业绩会上表示，腾讯云今年持续推进算力布局，预计今年底至明年初GPU资源将更加充足，进一步提升云服务能力。公司正关注GPU算力、模型即服务等业务机会，将统筹调配算力资源，兼顾内部模型开发与对外出租需求。 （科创板日报记者 李佳怡）
B3 Labs推出GPU算力平台B3IQ，用户可分期购置专属服务器并出租闲置算力
火星财经消息，8 月 12 日，据官方消息，由 Coinbase 前团队成员创立的 B3 Labs 宣布推出 AI 基础设施平台 B3IQ。用户可分期购置专属 NVIDIA GPU 服务器。机器由 B3 Labs 投资的美国 AI 系统制造商 Andromeda 在美国组装、托管于俄勒冈州数据中心；设备闲置时可将算力出租给网络，收益可抵扣购机余款或留作收入。 斯坦福、纽约大学、达特茅斯等高校的研究团队已在使用该平台进行癌症研究与专用模型训练。B3IQ 正计划快速扩充美国本土组装的 NVIDIA GPU 系统库存，以满足增长的需求。