人工智能正在推高企业的数据存储需求，但多数企业的存储基础设施尚未跟上这一步伐。希捷科技（Seagate）发布的《2026 年数据基础设施就绪报告》显示，62% 的组织没有准备好应对不断增长的存储需求，认为自己基础设施足以支撑 AI 扩张的企业不足四成，仅为 38%。
这项由 Recon Analytics 于 2026 年 5 月至 6 月代表希捷开展的调查，覆盖了美国、中国、印度、英国、德国、法国和日本的 2,712 名企业技术决策者，内容涉及组织对 AI 就绪度、基础设施投资、存储架构、效率、可持续性及长期规划的看法。
调查数据显示，99% 的 IT 领导者预计人工智能将在未来三年内增加组织的存储需求，其中 32% 的受访者预计存储需求因 AI 增长超过 50%。
报告指出，近年来关于 AI 的讨论一直集中在算力上，但如今企业在数据的获取、存储、保留和管理方面正面临越来越大的挑战，AI 采用速度与底层数据基础设施之间的差距正在扩大。
在具体障碍方面，53% 的受访者将数据质量与就绪性列为部署 AI 最常见的挑战，43% 提到存储基础设施，这两项的比例远高于计算可用性（27%）和能源限制（24%）。
AI 带来投资回报，也放大了数据的价值
推动基础设施升级的动力来自已经兑现的回报。86% 的组织表示在 AI 投资中获得了「中等或显著」回报，其中三分之一报告了「显著的可衡量回报」。
随着 AI 深入更多业务场景，支撑这些系统的数据正逐渐成为长期业务资产。98% 的受访者认为，AI 正在把存储这一看似基础的组件转变为企业基础设施中的战略要素。
存储需求的增长直接抬高了数据中心在预算中的优先级。76% 的组织将数据中心列入基础设施投资前三优先事项，五分之一的组织将其列为唯一的最高优先级。
不过，投资并非就绪的全部条件。受访组织还认为，AI 战略不成熟、预算和资源有限，以及数据管理与治理方面的挑战，同样是制约自身就绪度的主要障碍。
可持续扩展
调查同时表明，可持续性和能源因素正在影响企业规划 AI 基础设施的方式。77% 的受访组织表示，出于可持续性或能源方面的考虑，曾推迟或调整 AI 基础设施的扩张计划，其中 36% 承认因此对扩张计划进行了大幅修改。
在环境问题中，与 AI 相关的能源消耗最受关注，被 52% 的受访者列为首要问题，其次是碳排放和能源使用（51%）。
97% 的受访者认同，延长基础设施的可用生命周期有助于提升可持续性；94% 预计其存储业务将在未来五年内变得更加可持续。
希捷将数据战略、政府和 AI 基础设施的持续投资定义为一项「新型必需」。报告称，可持续扩展指的是在持续提升 AI 基础设施效率的同时，增强 AI 能力和商业价值。随着政策制定者、监管机构和公众对 AI 基础设施增长的审视加强，可持续扩展将在健康和可持续的 AI 经济中发挥关键作用。
结论
报告指出，AI 的下一阶段将产生更多数据，但决定成败的并非单纯的容量，而是组织「在管理增长带来的基础设施需求的同时，保持数据可用、随时可取的能力」。
目前 38% 的组织已经迈出了这一步，但对多数组织而言，「有所准备」和「充分准备」之间仍有明显差距。弥合这一差距，需要围绕「完整数据生命周期」制定基础设施战略——明确将产生哪些数据、不同工作负载需要多快的访问速度、数据应保留多长时间，以及用哪些运营指标来引导增长。这些决策将构成可持续扩展与 AI 长期价值的基础。
