在生成式AI (Gen AI)浪潮席捲全球的今日，數據的價值正經歷一場前所未有的範式轉移。過去我們習慣將所有數據往雲端中心送，但在2026年的現在，這條路顯然已經遇到了瓶頸。Seagate邊緣資料中心解決方案行銷副總裁Paul McParland在日前的線上媒體團訪中指出：解鎖數據價值、提升AI投資報酬率 (ROI)的新前線，就是在「邊緣」 (Edge)。
生成式AI不只讓內容變快，更讓數據變得「更重、更久」
根據市調機構IDC在2025年底公布的白皮書，生成式AI對於數據生態的衝擊是全方位的。我們看到的不再只是單純的文字增長，而是更複雜的內容革命：
• 質與量的雙重爆發：約79%的受訪者感受到內容創作速度提升，但更值得關注的是，有73%的企業表示文件體積變得更大、內容更豐富。這意味著基礎設施必須處理比以往更龐大且非結構化的數據。
• 數據保留的策略轉向：過去被視為「過期」的數據，現在成了訓練AI的養分。約42%的企業正著手調整架構，將數據保留期限拉長，這對儲存成本與管理效能提出了極大挑戰。
• 從軟體問題轉向硬體限制：Paul McParland提醒，AI現在面臨的並非演算法不夠強，而是電力供應、數據移動、冷卻系統及資源稀缺等硬體基礎設施的限制。
三大核心驅動力：為何數據價值必須回流邊緣？
Paul McParland提出，數據在邊緣正轉化為企業的「實體資本」，而這背後有三大核心因素支撐：
• 數據投資報酬率 (Data ROI)：將運算移至數據產生的源頭，能實現「快速攝取」與「低延遲」。更現實的考量是「出口成本」 (Egress cost)，減少頻繁與雲端交換大量原始數據，能顯著優化成本結構。
• 數據信任 (Data Trust)：AI的強弱完全取決於餵給它的數據品質。在數據產生的第一時間進行精確擷取與早期驗證，才能確保AI輸出的可信度。
• 數據重力 (Data Gravity)：數據具有「重量」，傾向於停留在產生之處。與其費力搬動數據去配合運算，不如讓基礎設施跟隨數據佈署，這也是邊緣解決方案的核心邏輯。
台灣：全球邊緣數據成長的「加速器」
在本次訪談中，Paul McParland特別點名了台灣的戰略地位。作為全球半導體與精密製造的重心，台灣正是邊緣數據爆發的實踐場：
• 產業生態優勢：台灣擁有密度極高的智慧工廠、機器人技術與IoT硬體生態系。
• 即時處理需求：工業物聯網 (IIoT)產生的海量數據對於延遲極度敏感，這直接驅動了對高效能邊緣儲存解決方案的剛性需求。
Seagate的布局：HDD仍是AI時代的「壓艙石」
針對這波「重邊緣」 (Edge-heavy)的工作流，Seagate的策略非常明確：提供PB級的高密度攝取平台。儘管SSD在速度上有其優勢，但在AI儲存基礎設施中，HDD憑藉著容量與成本平衡，依然支撐了超過80%的數據儲存需求。透過次世代大規模容量平台與現代化連線性，Seagate試圖讓企業在面對數據爆發時，不至於被基礎設施拖垮。
分析觀點
過去我們談邊緣運算，可能還停留在「減輕雲端負擔」的層次；但在生成式AI時代，邊緣已成為數據資產化的第一現場。數據不再只是單純的存檔，而是轉化為企業洞察的「原材料」。對於台灣產業而言，如何利用現有的硬體優勢結合邊緣資料中心解決方案，將是未來十年在數位經濟中獲取長期競爭優勢的關鍵。
