WD 於 Computex 登台，重塑 AI 基礎架構為資料系統展示所需的儲存技術創新與平台，以擴展持久的 AI 工作負載，兼顧經濟效益與可靠性
台北訊，2026 年 6 月 2 日 – Western Digital Corporation (Nasdaq: WDC) 作為AI驅動資料經濟的儲存基石， 今日宣布將參與 Computex 2026，協助產業理解「 AI 基礎架構的本質是一套資料系統，而不僅是運算系統。」每一項 AI 工作負載，從訓練、推論到代理與實體 AI，皆持續產生會隨時間累積、擴展並長期留存的資料。這樣的動態正從根本上改變企業設計可支援規模化 AI 基礎架構的方式。
這一轉變揭示了 AI 建構者的核心挑戰：如何在管理指數級資料增長的同時，維持規模擴展下的效能與經濟效益。資料如何被管理，決定 AI 是能帶來長期且持續的商業價值，還是成為難以維繫的成本。WD 將於 COMPUTEX 透過論壇演講、攤位展示以及全新的儲存技術創新，回應此一現實。
論壇演講：「為大規模 AI 重塑儲存樣貌 」WD 產品長 Ahmed Shihab, 2026 年 6 月 4 日上午 11:00–11:25，台北南港展覽館 2 館701 會議室
WD 產品長 Ahmed Shihab 將探討，為何 AI 基礎架構已無法再僅以運算效能為核心來設計，以及為何持續的資料增長、分層架構與基礎架構經濟效益，正成為 AI 規模化發展的決定性限制。
TRENDFOCUS 副總裁 John Chen 表示：「AI 驅動工作負載的轉型正為儲存系統帶來全新需求，需要在不同儲存層級之間提供更高的吞吐量、更大的容量，以及更高的可靠性。WD 在 HDD（硬碟）與平台技術上的進展，反映出支援大規模、資料密集型 AI 環境所需的各項創新。」
在 Computex 2026 與 WD 見面
2026 年 6 月 2 日至 5 日, 攤位#R1308, 台北南港展覽館 2 館 4 樓
- WD 的展位將「以資料為中心的架構」具體呈現，展示儲存如何在大規模 AI 系統中扮演關鍵基礎。參觀者將可一覽 WD 的 Ultrastar® HDD 高容量儲存產品組合，涵蓋 UltraSMR、ePMR 與 HAMR 等技術。WD也將展示兩項業界首創的先進 HDD 創新技術：「高頻寬硬碟技術」以及「雙樞軸硬碟技術」，兩者結合預計將使 HDD 吞吐量提升達 4 倍，同時維持客戶現今所享有的每 TB 相對 I/O 效能。這降低了客戶在容量擴展時，必須增加 SSD 部署或重新架構服務的需求。
- WD 將重點展示的平台解決方案，包含 Ultrastar Data 系列 JBOD、OpenFlex® EBOF，以及 RapidFlex® NVMe-oF™ 控制器。這些解決方案協助雲端、新興雲端服務商（neo cloud）與高效能運算（HPC）企業加速導入，透過最佳化容量與效能、降低成本，並縮短價值實現，同時無需投入高成本的基礎架構設計。WD 也將展示全新的 Ultrastar Data 3000 系列 JBOD，提供 AI 資料成長所需的可擴展容量。透過 ArcticFlow™ 多區域散熱與專利 IsoVibe™ 振動隔離技術，Ultrastar Data 3000 系列最佳化效能與可靠性，在專為大規模穩定運作而設計的平台中，最高可降低 62%1 的硬碟返修率。3000 系列亦提供 12 個 24 Gb/s SAS4 主機連接埠，使客戶能夠在容量與工作負載強度增長時，滿足日益提升的頻寬需求。
- WD 也將分享分層儲存解決方案，包含建立於 Ceph 之上的架構，以及與 IBM® Storage Scale 和 XTAO 共同開發的其他架構，這些方案將效能與經濟效益對齊至 AI 資料生命週期的每一個階段，並在提升 GPU 效率的同時，透過分層式系統架構降低大規模部署下的成本。
- WD也將於現場展示全球備受認可的 WD Color 產品組合，包含 WD Gold®、WD Red® 與 WD Purple®，以及全新更新的品牌 G-DRIVE® 系列外接式儲存解決方案，專為內容創作者打造。
這些創新技術將 WD 定位為 AI 基礎架構中的關鍵基礎層，實現資料在不同環境中的長期保存、流動與可擴展性。
WD 全球行銷銷售副總裁 Stefan Mandl 表示：「Computex 是一個絕佳機會，能在產業關鍵時刻與來自全球的 AI 領導者及開發者交流。AI 正以產業前所未見的規模與速度驅動資料增長，而將 AI 視為資料系統的企業，將更有能力打造兼具長期經濟效益與效率、且可持續擴展的 AI。WD 提供支援 AI 系統長期發展所需的耐用、可擴展且具經濟效益的資料基礎架構基石。」
歡迎蒞臨 WD 攤位 #R1308，與我們的團隊及合作夥伴交流，見證我們的解決方案，並探索如何以高效、具經濟效益且可長期穩定運作的方式，實現 AI 資料系統的規模化擴展。
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