تم تحسين البنية التحتية السحابية الحديثة بالفعل بالاعتماد على معماريات تخزين متعددة الطبقات، حيث تُخزَّن نحو 80% من بيانات السحابة على محركات الأقراص الثابتة. مع توسّع الذكاء الاصطناعي، تصبح هذه البنية أكثر أهمية، إذ تحقق التوازن بين الحوسبة عالية الأداء وتخزين السعة المُحسّن من حيث التكلفة للاحتفاظ طويل الأمد بالبيانات والسجلات والمخرجات ومجموعات بيانات التدريب.

وفقًا لاستبيان عملاء WD لعام 2026، فإن 87% من المشاركين يعطون الأولوية لتوسيع السعة وتحسين التكلفة الإجمالية للملكية عند التخطيط للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي. ومع تراكم البيانات التي يُنشئها الذكاء الاصطناعي بمرور الوقت، تعمل المؤسسات بشكل متزايد على تصميم البنية التحتية بما يركز على قابلية التوسع طويلة الأمد والاقتصاديات التشغيلية، وليس فقط على أعلى مستويات أداء الحوسبة.

أفادت 70% من المؤسسات المشاركة في الاستبيان، والتي لديها رؤية واضحة لبيئات التخزين الخاصة بها، بأنها تشغّل بنى تحتية يغلب عليها استخدام محركات الأقراص HDD، حيث توجد أكثر من نصف سعتها التخزينية الإجمالية على محركات الأقراص الثابتة هذه. قد يعزِّز الذكاء الاصطناعي الطلب على قدرات الحوسبة، إلا أن طبقة البيانات الأساسية تواصل اعتمادها على معماريات تخزين قابلة للتوسع وفعّالة من حيث التكلفة، ومصممة لاستيعاب النمو المستمر.

على نطاق فائق، تشكِّل اقتصاديات التخزين قرارات بنية الذكاء الاصطناعي بشكل أساسي. وفقاً لمؤشر تقلبات الفلاش من VDURA، يمكن أن تكلف سعة تخزين SSD المؤسسية أكثر من 20 ضعفًا لكل تيرابايت مقارنةً بمحركات الأقراص HDD. على الرغم من أن الفلاش ضروري لأحمال العمل كثيفة الأداء، تظل محركات الأقراص HDD ضرورية لتخزين الكميات الهائلة من بيانات الذكاء الاصطناعي التشغيلية بشكل اقتصادي وعلى نطاق واسع.

في استبيان البنية التحتية لعام 2026 الذي أجرته WD، حدّد 69% من المشاركين الموثوقية والتوفُّر كأولويات قصوى للبنية التحتية للذكاء الاصطناعي، وهي النسبة نفسها التي تعطي الأولوية لأحمال عمل تدريب الذكاء الاصطناعي والاستدلال. إزاء انتقال أنظمة الذكاء الاصطناعي إلى بيئات الإنتاج، تعمل المؤسسات بشكل متزايد على تحسين معدل النقل المستدام والاتساق التشغيلي وإدارة البيانات القابلة للتوسع، بدلاً من التركيز على أداء زمن الاستجابة وحده.