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近線SSD，需求激增

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本文由半導體產業縱橫（ID：ICVIEWS）綜合
新崛起的近線SSD 。
TrendForce最新研究指出 ， 未來兩年AI基礎設施將主要聚焦于高性能推理服務 。 由于傳統大容量HDD硬盤嚴重缺貨 ， CSP越來越多地從NAND Flash供應商采購 ， 這推動了專為推理AI設計的近線SSD的需求 ， 滿足了市場迫切的需求 。
NAND 閃存供應商正在快速驗證并采用近線 QLC NAND 閃存產品 ， 以彌補供應缺口 。 QLC 技術能夠以更低的成本提供更高的存儲密度 ， 這對于滿足大容量需求至關重要 。 供應商也在增加 QLC SSD 的產量 ， 預計到 2026 年 ， 產能利用率將穩步增長 。 隨著推理 AI 工作負載的擴展 ， 這種需求可能會持續到 2027 年 ， 導致到 2026 年企業級 SSD 的供應緊張 。
TrendForce 指出 ， 為了提升近線 SSD 在 AI 存儲領域的競爭力 ， 更好地替代 HDD ， 未來產品將以提升容量和降低價格為重點 。 廠商正在研發新的近線 SSD ， 旨在容量超越主流 HDD ， 提供更佳的成本效益 ， 并大幅降低功耗 。
【近線SSD，需求激增】
NAND Flash應用多樣化：訓練與推理并行除了推理AI之外 ， NAND Flash供應商還專注于AI訓練應用 ， 推出了高帶寬閃存（HBF）產品 ， 將行業劃分為兩大主要技術陣營 。 第一大陣營由SanDisk主導 ， 該公司正在開發一種集成HBM和HBF的混合設計 。 這種方法力求在大容量和高性能之間取得平衡 ， 以滿足AI模型訓練中數據吞吐量和存儲的雙重需求 。
另一組由三星和Kioxia領導 ， 專注于XL-Flash和Z-NAND等存儲級內存技術 。 這些技術為HBM提供了更經濟的替代方案 ， 旨在吸引更廣泛的客戶 。
TrendForce強調 ， 技術路線的競爭 ， 正推動NAND Flash超越傳統存儲 ， 與AI運算更深度的結合 ， 預示著未來NAND Flash的應用將更加多元 。
同時 ， 摩根士丹利認為 ， 主要云服務提供商已開始與供應商討論2026年AI NAND和潛在近線SSD的大宗訂單 ， 顯示出市場對未來需求的強烈預期 。
AI時代的到來催生了NAND存儲技術的持續創新 。 QLC閃存的近線SSD因其更高的存儲密度和更低的成本 ， 成為取代數據中心中近線硬盤的可行方案 。 摩根士丹利預計 ， 供應商將在2025年底推出NL SSD（近線SSD）產品 ， 其成本將顯著低于現有主流QLC SSD 。 其初始定價約為每GB 0.04-0.05美元 ， 遠低于主流eSSD的0.09美元/GB ， 旨在替代存儲服務器中的NL HDD 。 Solidigm、KIOXIA和YMTC等廠商正在積極開發NL SSD解決方案 。 當eSSD每GB價格降至HDD的3倍以下時 ， 采用eSSD將更具成本效益 。
什么是近線SSD？在線存儲：在線存儲指存儲設備和所存儲的數據時刻保持“在線”狀態 ， 可供用戶隨時讀取 。
離線存儲：離線存儲一般是用于歸檔、備份用途 ， 主要用于滿足合規、防災等方面的需要 。 離線存儲的數據不常被調用 ， 一般遠離系統應用 ， 原則上會有較低的存儲成本 ， 但相應的 ， 訪問的時延也會激增 。
近線存儲：定位于在線存儲和離線存儲間的應用場景 ， 就是指那些并不是經常用到 ， 或者訪問量并不大的數據存儲在性能較低的設備上 。

從網絡基礎設施角度看 ， 數據中心、企業內的主流網絡是25~100G ， 一兩塊SSD就能夠跑滿整個網絡帶寬 ， 配置更多的SSD只是擴展了容量 ， 性能則完全浪費 。 在當前主流QLC SSD與硬盤之間 ， 規劃一種目標性能、功耗低于前者 ， 但單位容量性能仍明顯高于后者的SSD ， 更適合承擔主流近線存儲場景的任務 。 近線SSD只需要提供當前主流SSD幾分之一甚至十分之一的性能 ， 都不會在當前主流網絡設施內出現性能瓶頸 ， 但可預測性能依舊優于硬盤陣列甚至混閃幾個數量級 。
近線SSD概念的出現 ， 改善了目前主流QLC SSD全閃陣列與混閃陣列之間成本落差過大的問題 ， 并徹底解決混閃在部分溫存儲場景中性能不足的窘境 ， 構建出新的存儲分層圖景 。 近線存儲場景消耗的存儲空間巨大 ， 也為SSD的未來發展提供了更廣闊的天地 。

TrendForce表示 ， 由于全球主要HDD制造商近年未規劃擴大產線 ， 無法及時滿足AI刺激的突發性、巨量儲存需求 。 目前NL HDD交期已從原本的數周 ， 急劇延長為52周以上 ， 加速擴大CSP的儲存缺口 。 北美CSP早已規劃于溫數據應用擴大采用SSD ， 但因為這波HDD缺口嚴峻 ， CSP甚至開始考慮于冷數據采用SSD ， 然而 ， 要邁向大規模部署須先解決成本和供應鏈的雙重挑戰 。
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