AI推理催化大容量储存，Nearline SSD需求激增
近年来，人工智能（AI）技术的迅猛发展正深刻改变着多个行业领域，其中AI推理服务的普及尤为显著，成为推动大容量储存产品结构性变革的关键力量。
据TrendForce集邦咨询最新研究，未来两年内，AI基础设施的建设重心将更加偏向于支持高效能的推理服务，这一转变直接催生了对大容量、高性能储存解决方案的迫切需求，进而引发了储存产品市场的结构性变化，其中Nearline SSD（近线固态硬盘）的需求急剧上升。
AI推理服务催生储存新需求
随着AI技术在各行各业的广泛应用，尤其是深度学习、自然语言处理、图像识别等领域的快速发展，AI推理服务成为连接算法与实际应用的关键桥梁。
这些服务需要处理海量的数据，并进行实时或近实时的分析，对储存系统的容量、速度和效率提出了前所未有的高要求。
传统的HDD（硬盘驱动器）由于其在读写速度、延迟及能效方面的局限性，已难以满足AI推理服务日益增长的需求。
在此背景下，Nearline SSD凭借其高容量、高速度、低延迟及良好的能效比，迅速成为AI推理服务的理想储存解决方案。
与传统HDD相比，Nearline SSD不仅在读写性能上有了质的飞跃，还能在保持较低成本的同时，提供接近企业级SSD的性能表现，契合了AI推理服务对储存系统的综合需求。
QLC技术加速Nearline SSD普及
为了进一步推动Nearline SSD在AI推理领域的应用，各大NAND Flash供应商正加速QLC（Quad-Level Cell）NAND Flash产品的验证与导入。
QLC技术通过增加每个存储单元的比特数，实现了以更低的成本储存更多数据的目标，成为满足大容量储存需求的关键。
随着QLC SSD产量的扩大和成本的进一步优化，预计到2026年，Nearline SSD的产能利用率将显著提升，从而有效缓解市场供需紧张的局面。
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。
值得注意的是，NAND Flash供应商在AI训练领域也展开了激烈的技术路线竞争。一方面，以SanDisk为代表的阵营采用HBM（高带宽内存）与HBF（高带宽闪存）结合的混合式设计，旨在兼顾庞大容量与极致效能；
另一方面，Samsung和Kioxia等厂商则通过SCM（储存级存储器）XL-Flash和Z-NAND等技术，提供更具成本效益的解决方案。
这场竞争不仅推动了NAND Flash技术的持续创新，也预示着未来NAND Flash的应用将更加多元化，从单纯的储存走向更深层的AI运算整合。
展望未来，随着Inference AI应用的不断扩张，预计对Nearline SSD的需求将持续增长至2027年。为满足市场需求，NAND Flash供应商将继续加大研发投入，推动产品向更大容量、更低成本、更低功耗的方向发展。
同时，随着技术路线的不断成熟和市场竞争的加剧，消费者将能够享受到更加优质、高效的储存解决方案，进一步推动AI技术的普及和应用。
