在 2026 世界人工智能大会（WAIC）期间，西部数据开发工程高级副总裁 Tim Rausch 展示了公司的硬盘技术路线图：ePMR 与 HAMR 两条技术路径并行推进，2028 年均达到单盘 60TB，目标 2029 年实现 HAMR 100TB。目前，40TB 的 HAMR 和 ePMR 样品已向部分客户交付，44TB HAMR 样品计划于年内提供。
Rausch 在演讲中指出，AI 工作负载正在将存储架构从传统的闪存加 HDD 两层，推向四层结构：HBM/DRAM 紧贴 GPU，KV 缓存层以 DRAM 和 SSD 为主，向量数据库和 RAG 数据运行在 SSD 上，HDD 承载训练数据和推理输出的持久存储。
以 AI 生成视频为例，一个 3.97MB 的 720p 短视频，实际有 44GB 数据流经 GPU 处理，系统最终留存 506MB 数据，约为交付文件的 130 倍，包括编码输出、推理日志、合规记录和元数据，一个请求会调用三类存储层级。
Tim Rausch 援引行业数据称，目前约 80% 的 AI 内容存储在 HDD 上，20% 在 SSD 上。IDC 预计 2026 年全球将产生 274 ZB 数据，到 2030 年增至 718ZB。
TCO（总体拥有成本）是企业客户最关注的事项，西部数据给出了一组成本数据，管理 100EB 数据的超大规模运营商，每 GB 差价 1 美分意味着约 10 亿美元的变动，2026 年第一季度 SSD 成本已上涨约 80%，Gartner 预测，DRAM 和 SSD 到年底可能上涨 130%。
在 TCO 测算中，以五年为周期，一个 40PB 机架总成本约 100 万美元，每 TB 为 25 美元；切换到 SMR 后容量增加 20% 至 48PB，总成本升至 110 万美元，每 TB 降至 22.9 美元，降幅约 8.4%。
西部数据同时推出了可变容量交付模式，每块硬盘按实测可用容量交付，而非传统的固定档位。在一个 15 块盘的 JBOD 中，容量提升约 3%，对应约 1.5% 的 TCO 下降。尽管这是基于具体系统模型得出的结果，而不是一个适用于所有场景的固定换算，但其展现出的收益和未来随着制造工艺成熟而带来的潜力，皆指向更可期待的长期价值。
据 Grand View Research 数据，中国 AI 数据中心市场预计到 2033 年超过 660 亿美元，2026 至 2033 年复合年增长率 26.2%。
西部数据对其中国区核心客户和分销商的抽样调查显示，81.8% 的受访者将 AI 训练推理与 TCO 优化列为优先事项，90.9% 认为 TCO 是 HDD 的主要优势，HDD 占多数中国客户存储基础设施的 50% 至超过 75%。
