AI推理催化大容量儲存，Nearline SSD需求激增

近年來，人工智能（AI）技術的迅猛發展正深刻改變著多個行業領域，其中AI推理服務的普及尤為顯著，成為推動大容量儲存產品結構性變革的關鍵力量。

據TrendForce集邦咨詢最新研究，未來兩年內，AI基礎設施的建設重心將更加偏向于支持高效能的推理服務，這一轉變直接催生了對大容量、高性能儲存解決方案的迫切需求，進而引發了儲存產品市場的結構性變化，其中Nearline SSD（近線固態硬盤）的需求急劇上升。

AI推理服務催生儲存新需求

隨著AI技術在各行各業的廣泛應用，尤其是深度學習、自然語言處理、圖像識別等領域的快速發展，AI推理服務成為連接算法與實際應用的關鍵橋梁。

這些服務需要處理海量的數據，并進行實時或近實時的分析，對儲存系統的容量、速度和效率提出了前所未有的高要求。

傳統的HDD（硬盤驅動器）由于其在讀寫速度、延遲及能效方面的局限性，已難以滿足AI推理服務日益增長的需求。

在此背景下，Nearline SSD憑借其高容量、高速度、低延遲及良好的能效比，迅速成為AI推理服務的理想儲存解決方案。

與傳統HDD相比，Nearline SSD不僅在讀寫性能上有了質的飛躍，還能在保持較低成本的同時，提供接近企業級SSD的性能表現，契合了AI推理服務對儲存系統的綜合需求。

QLC技術加速Nearline SSD普及

為了進一步推動Nearline SSD在AI推理領域的應用，各大NAND Flash供應商正加速QLC（Quad-Level Cell）NAND Flash產品的驗證與導入。

QLC技術通過增加每個存儲單元的比特數，實現了以更低的成本儲存更多數據的目標，成為滿足大容量儲存需求的關鍵。

隨著QLC SSD產量的擴大和成本的進一步優化，預計到2026年，Nearline SSD的產能利用率將顯著提升，從而有效緩解市場供需緊張的局面。

TrendForce集邦咨詢表示，為了進一步擴大Nearline SSD在AI儲存應用中的優勢，并更有效地取代HDD，未來的產品將朝向更大容量、更低成本的方向發展。

值得注意的是，NAND Flash供應商在AI訓練領域也展開了激烈的技術路線競爭。一方面，以SanDisk為代表的陣營采用HBM（高帶寬內存）與HBF（高帶寬閃存）結合的混合式設計，旨在兼顧龐大容量與極致效能；

另一方面，Samsung和Kioxia等廠商則通過SCM（儲存級存儲器）XL-Flash和Z-NAND等技術，提供更具成本效益的解決方案。

這場競爭不僅推動了NAND Flash技術的持續創新，也預示著未來NAND Flash的應用將更加多元化，從單純的儲存走向更深層的AI運算整合。

展望未來，隨著Inference AI應用的不斷擴張，預計對Nearline SSD的需求將持續增長至2027年。為滿足市場需求，NAND Flash供應商將繼續加大研發投入，推動產品向更大容量、更低成本、更低功耗的方向發展。

同時，隨著技術路線的不斷成熟和市場競爭的加劇，消費者將能夠享受到更加優質、高效的儲存解決方案，進一步推動AI技術的普及和應用。

責編：Amy.wu