IDC預估在2027年將產生291ZB的資料量，資料成長速度也將刺激儲存需求。Seagate Technology提出資料儲存趨勢觀察，將推動2024年科技與資料儲存創新發展。
Gartner預估至2026年，逾八成企業將使用生成式AI API和模型，並在生產環境內布署生成式AI相關應用，在未來兩年的總資料量中，生成式AI所占比例將從不到1%增至10%。而企業為了教導AI、機器學習、深度學習模型進步，將儲存更多營運資料；更多企業也將同時使用內部及外部資料訓練模型，以便從專屬資訊中獲益。多數科技巨擘皆預計在2024年加速投資雲端容量，以支持AI計畫發展更成熟，由於企業力圖藉產能和效率鞏固競爭優勢，AI將帶動IT支出和資料儲存需求攀升。
雲端資料中心裡，近九成資料都儲存於硬碟內，當資料中心基礎建設接近自然翻新周期，勢必面臨將低容量硬碟汰換為高容量硬碟的趨勢。資料中心目前以傳統垂直技術(PMR)為基礎，硬碟平均容量為16TB。而創新熱輔助磁記錄技術(HAMR)能在單一硬碟內存放更多位元，資料中心營運單位在同樣空間內，若採用30TB的大容量硬碟，將可明顯節約耗能及空間，總擁有成本亦可大幅提升，包含CPU、RAM、樓板面積等。此外，儲存將會更耐用、更節能，進一步減少碳足跡，進而對全球電子廢棄物產生的5360萬立方噸碳排放量有顯著影響。
資料爆增後，大容量硬碟的需求隨之飆升，搭配快閃記憶體儲存，持續支援現代工作所需。根據IDC、TRENDFOCUS、Forward Insights的最新分析指出，對於多數需要大容量的儲存作業來說，硬碟仍是最具成本效益的選項。全球絕大多數的資料儲存在雲端，雲端儲存容量需求預估將不斷增加。而硬碟將是其中首要受惠產品，提升大容量儲存，且以每位元計算，成本只有全快閃記憶體方案的20%，不論在何種資料中心架構中，這項成本落差未來十年都不會完全消失。
資料儲存將形塑未來三大應用：邊緣運算與物聯網、量子運算、基因資料與醫學。邊緣運算和物聯網方案整合後，推進資料儲存的極限，要求前所未見的可擴充性、延遲和營運彈性，並建立即時資料與龐大舊有資料組的關聯，用於即時分析和預測。例如，數位分身模型涉及的資料規模龐大，必須選擇更完善、更具可擴充性的即時資料儲存方案。
量子運算出現後，資料儲存和傳輸系統必須大幅翻新。在新運算典範中，除了資料處理不同，傳統加密方式也過時，需要符合量子的加密方案，且量子位元較易波動，也得透過新的資料儲存架構避免資料遺失。此外，現有系統是依據傳統運算優化，也不適合量子處理器和儲存媒介之間的獨特傳輸需求，必須發展新興的量子網路，重新定義資料傳輸和安全。
基因體資料規模龐大，單一人類基因體需要200GB的儲存空間，也衍生出儲存容量以外的難題。除了面臨計算上的障礙，還有道德及隱私疑慮。業界為了因應這些議題，正在研發專門資料庫、高吞吐量分析平台，以及安全的雲端儲存方案。先進分析工具運用機器學習演算式，也持續調校，讓大量資料分析更加迅速與準確。資料基礎架構持續演進之下，未來醫療將以基因體輪廓為依據，擬定預防措施、規畫精準療法等，進而促進治療成效及醫療效能。