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AI推論催化大容量儲存產品結構性改變 QLC SSD需求急升

鉅亨網記者魏志豪 台北


TrendForce 最新研究,未來兩年 AI 基礎設施的建置重心將更偏向支援高效能的推論 (inference) 服務,在傳統大容量 HDD 嚴重供不應求下,CSP 業者紛紛轉向 NAND Flash 供應商尋求解方,催生專為 inference AI 設計的 Nearline SSD(近線固態硬碟),以滿足市場的迫切需求。

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IC示意圖。(圖:REUTERS/TPG)

為填補這個供給缺口,各大 NAND Flash 供應商正加速 Nearline QLC NAND Flash 產品的驗證與導入。QLC 技術能以更低的成本儲存更多資料,成為滿足大容量需求的關鍵。


此外,供應商也正擴大 QLC SSD 的產出,預計 2026 年將逐步提高產能利用率。隨著 AI 推論應用擴張,預料這股需求熱潮將延續到 2027 年,因此 2026 年 enterprise SSD 的供應將呈吃緊狀態。

TrendForce 表示,為了進一步擴大 Nearline SSD 在 AI 儲存應用中的優勢,並更有效地取代 HDD,未來的產品將朝向更大容量、更低成本的方向發展。目前廠商正積極研發與發表 Nearline SSD 新品,不僅容量超越主流 HDD,更在成本上進一步優化,同時顯著降低電力消耗。

除了在 inference AI 的應用,NAND Flash 供應商為擴大在 AI 訓練應用的市占率,也同步發表 HBF(High Bandwidth Flash) 產品,形成兩種不同的技術路線。由 SanDisk 主導的陣營,採用 HBM 與 HBF 結合的混合式設計,旨在兼顧龐大容量與極致效能,滿足 AI 模型訓練中對資料吞吐量和容量的雙重需求。

另一方面,以 Samsung 和 Kioxia 為代表的陣營,則採用 SCM(儲存級記憶體)XL-Flash 和 Z-NAND 等技術。試圖提供比 HBM 更具成本效益的解決方案,以吸引更廣泛的客戶群。

TrendForce 表示,這場技術路線的競爭,也將推動 NAND Flash 應用從單純的儲存走向更深層的 AI 運算整合,預示著未來 NAND Flash 的應用將更加多元。

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