根據 TrendForce 集邦咨詢最新的《Enterprise SSD》研究報告，由于 AI 需求大幅升溫，最近兩季 AI 服務器相關客戶向供應商進一步要求加單 Enterprise SSD（企業級固態硬盤）。上游供應商為了滿足 SSD 在 AI 應用上的供給，加速制程升級，開始規劃推出 2YY 產品，預期于 2025 年量產。

TrendForce 集邦咨詢表示，AI 服務器客戶對供應商加單的情況，導致 Enterprise SSD 合約價于 2023 年第四季至 2024 年第三季間的累積漲幅超過 80%。

TrendForce 集邦咨詢在報告中指出，SSD 應用于 AI 推理服務器，可在推理過程中協助調整、優化 AI 模型，尤其 SSD 可以實時更新數據，以便微調推理模型結果。AI 推理主要提供檢索增強生成 (RAG, Retrieval-Augmented Generation) 和大型語言模型 (LLM, Large Language Model) 服務，而 SSD 可以儲存 RAG 和 LLM 參考的相關文檔和知識庫，以生成含有更豐富信息的響應。此外，隨著更多生成信息是以影片或相片顯示，其數據存儲量也相應增加，因此，TLC/QLC（四層單元閃存）16TB 以上等大容量 SSD 便成為 AI 推理主要采用的產品。

現在大家都知道，想要大模型有更高質量的輸出，就需要高質量的數據，而且是大量的高質量數據。所以，存儲系統的第一個作用就是：承擔起存儲大量數據的能力。

有人預測數據集會呈指數級增長，如此多的數據，說到底還需要服務器和存儲來承擔，如果還是用機械硬盤，則需要非常多的硬件系統，這對于數據中心空間，能耗和散熱都是挑戰。

而如果換成 SSD 閃存存儲后，其單位能耗可以輸出更高的性能，有助于省電。同時，更高的單盤容量可以減少硬件系統數量，進而減少數據中心機房空間占用，省下更多成本。

在 AI 同樣非?；馃岬谋泵赖仁袌錾希瑢Ω呷萘?SSD 的需求正在快速上升。企業和數據中心正在尋求大容量的存儲解決方案來應對不斷增長的 AI 相關數據。

AI 的場景大致分為模型訓練和推理兩大部分。

其中，訓練主要在數據中心內部完成，涉及的主要操作包括數據攝?。↖ngest）、Checkpoint 創建等。當然，需要歸檔的數據也都存放在資源充裕的數據中心里。而推理既可以在數據中心內部完成，也可以在近邊緣和遠邊緣端完成。

數據準備的過程主要發生在數據中心和近邊緣端，也會有少部分發生在遠邊緣端。可以說，幾乎所有場景中都離不開存儲的支持，都需要存儲具有處理大量數據的能力，都需要有盡可能高的讀寫性能。

此時，閃存存儲的優勢就非常明顯。

在 AI 浪潮的推動下，美國頂級科技公司的數據中心正加速從 HDD 轉向企業級 SSD。比如：大型科技公司如特斯拉在擴大 AI 服務器建設時，紛紛選擇增加 SSD 的采購量，以滿足日益增長的數據處理需求。

AI SSD 需求位元年增率超過 60%，供應商加快大容量產品開發

2024 年 AI 服務器 SSD 市場除了 16TB 以上產品需求自第二季大幅上升，隨著 NVIDIA H100、H20 和 H200 等系列產品到貨，相關客戶進一步加大 TLC 4、8TB Enterprise SSD 訂單需求。根據 TrendForce 集邦咨詢預估，今年 AI 相關 SSD 采購容量將超過 45EB，未來幾年，AI 服務器有望推動 SSD 需求年增率平均超過 60%，而 AI SSD 需求在整個 NAND Flash（閃存）的占比有機會自 2024 年的 5%，上升至 2025 年的 9%。

不過，戴爾公司副董事長兼首席運營官 Jeff Clarke 在財報電話會議上透露，由于成本上升和供需關系緊張，預計 2024 年下半年 SSD 價格將再攀升 20%。這一消息無疑給計劃購買或升級 SSD 的用戶帶來了不小的壓力。

業內專家分析認為，SSD 價格的上漲與原材料成本的增加密切相關。隨著全球原材料價格的持續上漲，SSD 的生產成本也在不斷攀升。此外，存儲器廠商為了擺脫虧損、改善盈利狀況，也開始尋求提高產品價格。這些因素共同推動了 SSD 價格的上漲。

對于用戶而言，面對 SSD 價格的上漲，如何選擇合適的存儲設備成為了一個亟待解決的問題。一方面，用戶可以根據自己的實際需求選擇性價比更高的存儲設備；另一方面，用戶也可以關注市場動態，抓住合適的時機進行購買或升級。