AI（尤其是深度学习）= 对海量数据的数学运算。没有数据，就没有模型训练/推理；没有运算，就没有智能输出。
数据不是一次性消费品，它需要持久化存储（硬盘/SSD/对象存储），否则每次训练都要从零重新采集——这在物理上不可能。
模型权重本身也是“数据”，Llama 3 405B 的 FP16 权重就占 800+ GB，训练中间激活值、检查点动辄几十 TB。
所以把 AI 比作城市：
• 数据 = 居民（源源不断涌入，还在指数增长）
• 算力 = 道路/交通（越修越多，但堵车严重）
• 存储 = 房子 + 仓库（居民要住、要吃饭、要上下班，缺了全城瘫痪）
风口就来了：谁能提供“AI 原生”的存储（高吞吐、并行读写、低延迟、自动分层），谁就能像 2000 年代的房地产一样赚得盆满钵满。