在新加坡，人工智能的采用几乎已经普及——但支撑这一趋势的基础设施，可能尚未跟上步伐。
根据日立Vantara发布的《2025年数据基础设施现状》报告，新加坡有96%的企业已在某种程度上使用AI，但只有23%的企业认为其基础设施在实现投资回报方面处于行业领先水平。
这种“高采用率、低基础支撑”的矛盾，成为日立Vantara本周二在新加坡金融区高空餐厅Artemis Grill & Sky Bar举办媒体午宴的核心议题。
此次活动正值新加坡2026财政预算及国家AI战略推进之际，同时发布了两款企业级存储新品：
VSP One Block High End（面向关键AI任务的全闪存NVMe阵列）以及VSP One Object（用于管理海量非结构化数据的PB级平台）。
不过，这些产品发布背后传递的信息更加明确：AI时代的发展速度，已经超过了支撑它的基础设施建设速度。
“新加坡现在全力投入AI，”东盟区副总裁兼总经理Joe Ong表示，“但基础是否准备好了？96%的企业在使用AI，只有23%实现了投资回报，这个差距正是我们要解决的问题。”
基础设施缺口
《2025年数据基础设施现状》报告基于对全球15个市场1200多位高管及IT领导者的调研，其中包括51位来自新加坡的受访者，为当前企业面临的基础设施挑战提供了数据支撑。
尽管66%的新加坡企业表示其AI项目取得了一定成效，但在基础设施韧性和数据安全方面，信心明显下降：
● 57%认为数据丢失是关键风险
● 52%表示数据复杂性增加，使安全漏洞更难被发现
● 64%认为，如果管理层充分了解其数据基础设施的脆弱性，将会非常担忧
与此同时，供给侧压力同样显著：
94%的受访者表示需要第三方支持来管理数据基础设施，86%表示其数据中超过一半已经是非结构化数据。
“数据就是我们的生命，”Ong在现场表示，“没有数据，很多事情都无法运作。”
蜂鸟振翅之间
亚太区首席技术官Matthew Hardman在产品主题演讲中，用一个形象的比喻解释“极致可靠性”。
他比较了“六个9”和“八个9”可用性标准的差异：
六个9（99.9999%）意味着每年约31秒的停机时间，而八个9则将这一时间压缩至仅314毫秒。
“314毫秒，”Hardman说，“这相当于蜂鸟振翅一次的时间。这就是八个9可用性的停机窗口。”
新发布的VSP One Block High End正是为这一标准设计，同时可提供高达1500万IOPS的性能，以满足高强度企业级AI负载需求。
该系统既可部署在本地，也可通过Azure、AWS和Google Cloud提供服务。日立表示，通过压缩和去重技术，相比云存储可节省最高40%的成本。
Hardman强调，公司对“100%数据可用性”的承诺附带财务保障。
“我们必须对承诺负责，”他说，“如果做不到，我们会承担经济赔偿。这关乎诚信。”
非结构化数据的爆发式增长
如果说第一款产品聚焦性能与稳定性，第二款产品则瞄准另一个关键问题：非结构化数据的快速增长。
VSP One Object专为PB级数据存储而设计，可处理日志、图像、扫描文件及地理空间数据等资产——即使企业尚不确定这些数据未来的价值，仍选择保留。
“86%的企业领导者表示，他们超过一半的数据已经是非结构化的，”Hardman指出，“客户在存储这些数据，是因为他们不想丢失它们，即使暂时不知道如何使用。”
该平台的核心功能包括：
原生支持Amazon S3 Tables及Apache Iceberg集成，使企业可以直接在对象存储上运行SQL查询，并加速AI模型训练，而无需在系统之间移动数据。
此外，还包括：
嵌入式个人敏感信息（PII）检测
用于防范勒索软件的不可变存储机制
基于微服务架构的高扩展性设计
这两款产品均属于日立Vantara更大的VSP One平台战略，该战略被称为“数据奇点”（data singularity）架构——通过统一管理框架整合块存储、文件存储、对象存储及主机存储。
其目标是减少当前企业因多套存储系统和独立运维工具所造成的碎片化问题。
云、量子计算与更大的问题
在正式演讲结束后，真正深入的讨论出现在随后的问答环节。
其中一个话题是“云回迁”——随着存储成本上升和AI负载增加，一些企业开始将数据迁回本地。
Hardman认为，现实情况更加复杂。
他以Dropbox脱离公有云为例，指出这属于极端案例，而非普遍趋势。多数企业实际上正在进行“云优化”：将应用层与存储分离，把高容量或敏感数据保留在本地，同时继续利用云的计算扩展能力。
“没有人真正完全回归本地，”他说，“现在的方向是云优化、基础设施优化，这才是关键。”
量子计算也成为企业（尤其是银行业）关注的议题。
Ong提到，一些企业已经开始询问存储系统是否具备“量子安全”。Hardman回应称，日立已采用AES-256加密，目前被美国国家标准与技术研究院（NIST）认为具备抗量子能力，但他也承认，相关标准仍在发展中。
“当保护标准尚未完全确定时，你如何去保护数据？”他提出这一问题。
不只是大型机构的专属
讨论还涉及一个问题：这种企业级基础设施是否只适用于政府机构和金融企业？
Ong给出的例子出人意料：新加坡的一家面包制造商和一间教堂也在使用日立Vantara系统。
他解释说，这种高可靠架构同样可以以较小规模部署。
“关键服务应该向所有人开放，”Hardman补充道，“不应该被高端产品门槛所限制。”
更宏观的视角：一个日立
当天最令人印象深刻的片段之一，并非来自产品展示，而是一个生活化的故事。
Hardman提到，他在圣诞期间前往意大利旅行时，几乎在每个车站都看到日立列车，引发了孩子的好奇。
他解释说，这反映了公司在基础设施领域的广泛布局——这些列车实际上就像“移动的数据中心”，由“可靠性即服务”模式支持。
Ong进一步补充：
日立电梯在住宅楼中运行，
樟宜机场的自动步道由日立提供，
靠近新加坡自由贸易区的区域配送中心已运营超过20年，甚至可以在台风过后数日内向越南运送替换硬件。
他还提到，在公司历史的某个阶段，全球40%的硬盘组件都带有日立品牌。
从能源、铁路、医疗到建筑与数据基础设施，这种跨领域深度是少数科技公司能具备的。
在一个被AI话题主导的市场中，Hardman指出，真正关键的或许是隐藏在算法背后的基础。
“每个人都在谈AI，”他说，“但我更关注驱动AI的东西。性能和吞吐依然重要——一旦变慢，人们会非常不满。”
Read the English article here.
