
TrendForce 最新研究,兩年內 AI 基礎設施的建置重心更偏向支援高效能的推論(inference)服務,傳統大容量 HDD 嚴重供不應求,CSP 業者紛紛轉向 NAND Flash 供應商尋求解方,催生專為推論 AI 設計的 Nearline SSD(近線固態硬碟),以滿足市場迫切需求。
為填補供給缺口,各大NAND Flash供應商加速近線QLC NAND Flash產品驗證導入。QLC能以更低成本儲存更多資料,成為滿足大容量需求的關鍵。此外,供應商也擴大QLC SSD產能,2026年將逐步提高產能利用率。推論AI應用擴張後,需求熱潮將延續到2027年,故2026年企業級SSD供應呈吃緊狀態。
TrendForce表示,為了擴大近線SSD於AI儲存應用優勢,並更有效取代HDD,將來產品會朝更大容量、更低成本發展。廠商正積極研發與發表近線SSD新品,不僅容量超越主流HDD,成本更最佳化, 同時顯著降低電力消耗。
NAND Flash應用邁向多元:訓練與推論並行
除了推論AI應用,NAND Flash供應商為擴大AI訓練應用市占率,也同步發表HBF(High Bandwidth Flash)產品,形成兩種技術路線。SanDisk主導的陣營,採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模型訓練對資料吞吐量和容量的雙重需求。
以三星和鎧俠為代表的陣營,則為SCM(儲存級記憶體)XL-Flash和Z- NAND等。試圖提供比HBM更具成本效益的解決方案,以吸引更廣大客戶群。
TrendForce表示,這場技術競爭,也推動NAND Flash應用從單純儲存走向更深層的AI運算整合,預示未來NAND Flash應用將更多元。
(首圖來源:AI生成)