推論 AI 催化大容量儲存產品結構性改變，近線 SSD 需求急升
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）