ai存储新宠争夺战打响，qlc ssd会是下一个幸运儿吗？-yb体育app官网

2018年，openai首次提出gpt模型，自此，新一轮的全球科技领域变革新篇章正式拉开序幕，人工智能浪潮迅速席卷全球。在此过程中，ai大模型催生的海量算力需求呈现出爆发式增长，与此同时，强大的数据中心需求亦对存储器提出了更高的要求。

大容量ssd正当时
ai存储新宠争夺战打响

据sk海力士子公司solidigm亚太区销售副总裁此前介绍，自gpt应用开始发展，gpt模型的训练参数量持续攀升，gpt-3已拥有数十亿参数，而gpt-4更是高达数万亿参数。

面对万亿级别的参数量，hbm（高带宽存储器）作为一款新型的cpu/gpu内存芯片应运而生。凭借高带宽、高容量、低延时与低功耗等优势，hbm开始成为ai服务器搭载的标配。

而在nand方面，qlc enterprise ssd（qlc企业级ssd）也因为其高容量、低功耗、快速读取速度等优势，逐渐成为数据中心存储yb体育app官方下载的解决方案的首选。尤其是随着北美客户扩大存储产品订单，qlc企业级ssd的需求也随之攀升。据全球市场研究机构trendforce集邦咨询预估，2024年，qlc企业级ssd出货位元上看30eb(eb, exabyte)，较2023年成长四倍。

当前，ai推理服务器主要执行读取操作，与ai训练型服务器相比，数据写入频率相对较低。与hdd相比，qlc企业级ssd的读取速度更快，且容量已发展至64tb。

除了具备了更高容量和更快的读取优势外，qlc企业级ssd在ai应用搭载提升的另一个重要原因是，更优的tco总体拥有成本优势。具体而言，凭借更高的存储密度，优化服务器和物理占用空间，并降低能源消耗等优势，在满足高性能存储需求的基础上，qlc ssd可以帮助大规模数据中心降低tco总拥有成本。

综上所述，qlc企业级ssd正逐渐取代hdd成为人工智能存储领域的又一个新宠，而随着人工智能训练（ai training）逐渐成为高能耗应用，节能与否则成为了上下游厂商们重点考量的因素，基于此，qlc大容量ssd或许更适用于高容量需求的读取密集应用场景。

上游存储厂商发力
solidigm、三星一骑绝尘

在人工智能热潮推动下，数据中心对超大容量ssd固态硬盘的需要亦同步增长，而基于qlc的nand闪存产品无疑成为了满足数据中心对超高性能ssd不断增长的需求的最佳选择之一。

但与此同时，ai数据中心的电力成本存在限制，因此每个存储服务器都需要配备大容量内存。对此，三星产品规划团队副总裁hyun jae-woong近期表示，与多层单元（mlc）和三层单元（tlc）设备相比，qlc nand每个单元可以存储更多数据，显著提升存储性能。

从原厂技术来看，三星及solidigm在qlc企业级ssd领域可谓是一骑绝尘，目前市场上也仅有上述两家厂商已获得qlc产品验证。

其中，solidigm正在批量出货第四代192l qlc nand。据悉，solidigm第四代qlc nand于2023年推出，基于floating gate技术，堆叠192层，单芯片密度达到1.3tera bit。相比于第一代64l qlc nand，其program速度提升2.5倍，随机读性能提升5倍，读延迟降低1.5倍。

三星则将在今年下半年开始量产四层单元（qlc）第九代v-nand。除了sk集团和三星之外，西部数据也在积极争取出货大容量存储产品，预计未来将会量产162层qlc ssd。

而就营收和市占率而言，三星和sk集团亦属于遥遥领先。trendforce集邦咨询此前的报告显示，2024年第一季度，三星和sk集团（sk hynix&solidigm）在全球企业级ssd领域的市占率合计达77.8%，其中三星凭借47.4%的市占率稳居第一，sk集团则紧随其后，占比30.4%。

营收方面，受供应商减产影响，自2023年第四季起涌进的大容量订单需求尚未被完全满足，加上其它终端产品欲凭借建置低价库存的采购策略而扩大订单，同时，ai服务器带动大容量存储需求明显成长，2024年第一季度企业级ssd采购位元季增逾两成，在量价齐涨的情况下，2024年第一季企业级ssd营收达37.58亿美元，季增62.9%。其中排名前二的三星和sk集团分别实现营收17.82亿美元和11.44亿美元。

集邦咨询表示，第二季ai服务器对大容量ssd的需求将持续看涨，除了推升第二季企业级ssd合约价格续涨超过两成，预估第二季企业级ssd营收成长幅度仍有机会续增20%。

结 语

随着chatgpt、sora等ai大模型的火爆出圈，人工智能技术在各行各业中已经得到广泛应用，ai手机、ai pc、ai服务器等ai终端应用逐渐走上舞台。而未来，存储技术将成为人工智能ai渗透率进一步提高的重要驱动力之一。

ai运行需要大量的计算资源以进行模型训练与推理，这一过程中要用到高性能计算芯片包括gpu（图形处理器）、asic（应用专用集成电路）、人工智能专用芯片，还有hbm等存储器芯片。随着ai大模型持续火热，相关应用不断普及，ai正成为全球半导体产业主要推动力。

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封面图片来源：拍信网