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[导读]Sept. 22, 2025 ---- 根据TrendForce集邦咨询最新研究,未来两年AI基础设施的建置重心将更偏向支持高效能的推理(Inference)服务,在传统大容量HDD严重供不应求的情况下,CSP业者纷纷转向NAND Flash供应商寻求解方,催生专为Inference AI(AI推理)设计的Nearline SSD(近线固态硬盘),以满足市场的迫切需求。

Sept. 22, 2025 ---- 根据TrendForce集邦咨询最新研究,未来两年AI基础设施的建置重心将更偏向支持高效能的推理(Inference)服务,在传统大容量HDD严重供不应求的情况下,CSP业者纷纷转向NAND Flash供应商寻求解方,催生专为Inference AI(AI推理)设计的Nearline SSD(近线固态硬盘),以满足市场的迫切需求。

为填补这个供给缺口,各大NAND Flash供应商正加速Nearline QLC NAND Flash产品的验证与导入。QLC技术能以更低的成本储存更多资料,成为满足大容量需求的关键。此外,供应商也正扩大QLC SSD的产出,预计2026年将逐步提高产能利用率。随着Inference AI应用扩张,预计这股需求热潮将延续到2027年,因此2026年Enterprise SSD(企业级固态硬盘)的供应将呈吃紧状态。

TrendForce集邦咨询表示,为了进一步扩大Nearline SSD在AI储存应用中的优势,并更有效地取代HDD,未来的产品将朝向更大容量、更低成本的方向发展。目前厂商正积极研发与发表Nearline SSD新品,不仅容量超越主流HDD,更在成本上进一步优化,同时显著降低电力消耗。

NAND Flash应用迈向多元:训练与推理并行

除了在Inference AI的应用,NAND Flash供应商为扩大在AI Training(AI训练)应用的市占率,也同步发表HBF(High Bandwidth Flash,高带宽闪存)产品,已形成两种不同的技术路线。由SanDisk(闪迪)主导的阵营,采用HBM与HBF结合的混合式设计,旨在兼顾庞大容量与极致效能,满足AI模型训练中对数据吞吐量和容量的双重需求。

另一方面,以Samsung(三星)和Kioxia(铠侠)为代表的阵营,则采用SCM(储存级存储器)XL-Flash和Z-NAND等技术,试图提供比HBM更具成本效益的解决方案,以吸引更广泛的客户群。

TrendForce集邦咨询表示,这场技术路线的竞争,也将推动NAND Flash应用从单纯的储存走向更深层的AI运算整合,预示着未来NAND Flash的应用将更加多元。

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