--- title: "如何在人工智能时代应对存储紧缺" type: "News" locale: "zh-CN" url: "https://longbridge.com/zh-CN/news/281999303.md" description: "由 Tim Phillips 主持的按需网络研讨会邀请了 Everpure 的首席技术官 Fred Lherault 和技术专家 Savas Nicolaides，讨论了人工智能时代存储采购面临的挑战。他们倡导放弃传统的五年预测，转而采用适应实时需求的结果和服务模型。主要话题包括降低数据中心投资风险、确保 AI 工作负载的性能保障，以及将网络恢复转变为一种服务。此次会议旨在为面临快速存储需求的组织提供实用框架，强调 Everpure 的常青架构在运营韧性方面的重要性" datetime: "2026-04-08T08:05:45.000Z" locales: - [zh-CN](https://longbridge.com/zh-CN/news/281999303.md) - [en](https://longbridge.com/en/news/281999303.md) - [zh-HK](https://longbridge.com/zh-HK/news/281999303.md) --- # 如何在人工智能时代应对存储紧缺 网络研讨会推广 在过去的二十年中，存储采购遵循着一种几乎没有人质疑的节奏。估算未来三到五年的增长，按此规模进行采购，谈判达成协议，安装硬件，然后重新开始。这种方式在数据需求以可预测的增量增长时是有效的。 人工智能改变了这一切。工作负载现在以巨大的需求和几乎不可能的截止日期出现，然后以无人预算的方式进行调整和扩展。结果是，交付时间在一个方向上延长，而项目窗口在另一个方向上压缩。采购周期开始看起来不再像科学规划，而更像是一场存储容量的轮盘赌。 ### **解决存储容量问题** 在这场按需网络研讨会中，我们的主持人 Tim Phillips 与 Everpure 的现场首席技术官 Fred Lherault 和 EMEA 地区的首席技术专家 Savas Nicolaides 讨论了预测本身就是问题。他们的建议是：完全放弃 “购买和构建” 的思维方式。相反，探索一种结果和服务模型，在您需要时提供所需的存储。 ### **演讲者将解读当前四个重要主题：** - 为什么五年预测已成为值得淘汰的神话，以及组织如何学习实时响应环境，而不是在预测上赌博。 - 如何以类似云的灵活性降低数据中心投资风险，确保可用性、性能和容量的服务水平。 - 如何在不为今天不需要的存储支付过高费用的情况下，提供具有保证性能的认证 AI 工厂。 - 为什么是时候将网络恢复从附加工具转变为能够在 24 小时内交付清洁阵列的 SLA 驱动服务。 贯穿其中的主题是 Everpure 的常青架构。它旨在消除做出错误硬件投资的风险，将业务灵活性和运营韧性置于简单资产拥有之上。 ### **为什么您应该注册** 如果您的存储策略仍然依赖于五年的猜测，那么本次会议提供的内容比另一个预测更有用。它为您提供了一个实用框架，以应对日益快速变化的存储需求。 网络研讨会可按需观看。立即注册观看，抢先做出不会等到您下一个规划周期的存储决策。 _由 Everpure 赞助。_ ### 相关股票 - [SRVR.US](https://longbridge.com/zh-CN/quote/SRVR.US.md) - [IDGT.US](https://longbridge.com/zh-CN/quote/IDGT.US.md) - [DTCR.US](https://longbridge.com/zh-CN/quote/DTCR.US.md) - [PSTG.US](https://longbridge.com/zh-CN/quote/PSTG.US.md) - [P.US](https://longbridge.com/zh-CN/quote/P.US.md) ## 相关资讯与研究 - [美股观察｜AI 存储继续飞，但科技股开始出现裂缝了](https://longbridge.com/zh-CN/news/284580963.md) - [美国 3 月新屋销售增长超预期 房价下滑与促销发力推动](https://longbridge.com/zh-CN/news/285230044.md) - [AI 存储风口正盛 华尔街分析师密集唱多希捷科技](https://longbridge.com/zh-CN/news/284581977.md) - [存储涨价之后，如何让 AI 走向数据？丨 ToB 产业观察](https://longbridge.com/zh-CN/news/285296620.md) - [当人工智能在诊断考试中超过医生，我们该慌吗？](https://longbridge.com/zh-CN/news/285019484.md)