被遗忘的磁带在 AI 时代复活：富士胶片投 100 亿日元扩产，一盒能装 40TB

谁能想到，被普通消费者遗忘几十年的磁带，在 AI 时代迎来了第二春。10 月 29 日，日本富士胶片宣布投资约 100 亿日元（约合人民币 4.22 亿元），计划在 2026 至 2028 财年扩建神奈川县小田原工厂，把数据存储磁带的产能提升到 2025 财年的五倍，重点生产最新一代 LTO Ultrium 10 磁带。按公司的说法，这是近 20 年来针对 LTO 磁带专用设施规模最大的一笔投资，而推动扩产的主要原因，正是生成式 AI 带来的海量数据归档需求。

一分钟速览

• 富士胶片投资约 100 亿日元扩产，目标是把磁带产能提到 2025 财年的五倍。
• LTO-10 单盒原始容量 40TB，理想压缩比 2.5:1 下理论可达 100TB；原始连续传输速率最高 1200MB/s。
• 富士胶片测算，在保存 100PB、周期十年的条件下，自动化磁带系统相比全机械硬盘方案，总体拥有成本可降低约 86%，碳排放降低约 95%。
• 2024 年全球 LTO 磁带出货容量创纪录达到 176.5EB，同比增长 15.4%；2026 年第一季度同比增长 57%。

AI 训练完之后，数据去哪了

训练大模型需要 GPU、HBM 和高速 SSD，但训练结束后，企业还会留下原始语料、清洗后的数据集、训练日志、模型检查点，以及不断迭代产生的历史版本。其中正在参与计算的数据需要高速存储，经常访问的大数据集可以放在机械硬盘上，而那些几个月甚至几年都用不到、又不能随便删除的资料，就适合进长期归档系统。

问题随之而来：数据越积越多，难道要让所有硬盘一直通电，花钱维护那些可能几年都不会访问一次的文件？磁带的优势在这里变得很直接——便宜，而且省电。磁带可以长期离线保存，闲置时不耗电，也不需要像在线硬盘阵列那样维持运行和散热。

安全是第二个理由。磁带能从系统里取出来离线保存，即使服务器遭到勒索软件攻击，物理隔离的那一份仍然是干净的。第三是速度没有想象中那么慢：LTO-10 原始连续传输速率最高 1200MB/s，自动化磁带库用机械手完成装载和读取。当然，磁带是顺序寻址，随机读一个文件可能要等很久，所以它不适合实时计算——SSD 负责让数据随叫随到，磁带更像一座成本低廉、容量庞大的数字仓库。

不是情怀，是密度在涨

消费者以为磁带技术停滞了，工程师其实一直在提高存储密度。2025 年 6 月富士胶片推出 LTO-10 30TB 版本，同年 12 月发布 40TB 版本，2026 年开始供货。对比 2000 年第一代 LTO 的 100GB，26 年单盒容量提高了 400 倍。

更直观的是物理规格：LTO-10 磁带盒只有约 10 厘米见方、2.15 厘米厚，内部却卷着长达 1337 米的磁带，相当于三圈多标准田径跑道。为了把这么长的带子塞进去，富士胶片用芳纶薄膜和新的薄层制造技术把整体厚度降到 4 微米，并用结合钡铁氧体与锶铁氧体的超细磁性颗粒提高单位面积记录量。

写入时磁头改变局部磁化状态记录信息，读取时检测磁场变化再解码纠错。现代 LTO 采用线性蛇形记录，可以想象成一条有上万条车道的公路：磁头沿一组磁道从头写到尾，再换位置反方向写回来。LTO-10 有 15104 条数据磁道，驱动器可同时读写 32 条。2020 年 IBM 与富士胶片在实验室实现每平方英寸 317Gb 的磁记录密度，展示了单盒 580TB 的潜力——当然，那还停留在实验室。

谁在用：从 CERN 到 AI 公司

2025 年 12 月，欧洲核子研究中心宣布大型强子对撞机累计保存的实验数据达到 1EB，相当于 100 万 TB，其中大部分存在约 6 万盒磁带里。几十年前采集的数据，可能因为新理论出现而重新获得价值，CERN 预计未来十年需要保存和处理的数据规模将达到此前累计存储量的约十倍。同样的逻辑适用于 AI 企业保存的历史语料、训练记录和模型备份：今天没用，不代表明年复现实验时不需要。

隐形成本与趋势

磁带不是没有麻烦。介质能保存很多年，但不意味着几十年后的新驱动器还能读它——LTO-10 驱动器只能读写 LTO-10 磁带，企业要么保留旧设备，要么定期把历史数据迁移到新介质。对管理数万盒磁带的数据中心来说，迁移、校验和设备维护同样是一笔不小的开销。

但方向已经很清楚：AI 让”冷数据”的规模以 EB 级增长，而冷数据最在意的从来不是延迟，是每 TB 每年的成本。磁带恰好在这项指标上无可替代。当算力竞赛把注意力都吸到 GPU 和 HBM 上时，真正决定一家 AI 公司能不能长期跑下去的，可能是它有没有一套便宜、可靠、可审计的归档体系。被遗忘的磁带，正好站在这个位置上。