根据TrendForce集邦咨询最新研究，未来两年AI基础设施的建置重心将更偏向支持高效能的推理（Inference）服务，在传统大容量HDD严重供不应求的情况下，CSP业者纷纷转向NAND Flash供应商寻求解方，催生专为Inference AI（AI推理）设计的Nearline SSD（近线固态硬盘），以满足市场的迫切需求。
为填补这个供给缺口，各大NAND Flash供应商正加速Nearline QLC NAND Flash产品的验证与导入。QLC技术能以更低的成本储存更多资料，成为满足大容量需求的关键。此外，供应商也正扩大QLC SSD的产出，预计2026年将逐步提高产能利用率。随着Inference AI应用扩张，预计这股需求热潮将延续到2027年，因此2026年Enterprise SSD（企业级固态硬盘）的供应将呈吃紧状态。
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。目前厂商正积极研发与发表Nearline SSD新品，不仅容量超越主流HDD，更在成本上进一步优化，同时显著降低电力消耗。
NAND Flash应用迈向多元：训练与推理并行
除了在Inference AI的应用，NAND Flash供应商为扩大在AI Training（AI训练）应用的市占率，也同步发表HBF（High Bandwidth Flash，高带宽闪存）产品，已形成两种不同的技术路线。由SanDisk（闪迪）主导的阵营，采用HBM与HBF结合的混合式设计，旨在兼顾庞大容量与极致效能，满足AI模型训练中对数据吞吐量和容量的双重需求。
另一方面，以Samsung（三星）和Kioxia（铠侠）为代表的阵营，则采用SCM（储存级存储器）XL-Flash和Z-NAND等技术，试图提供比HBM更具成本效益的解决方案，以吸引更广泛的客户群。
TrendForce集邦咨询表示，这场技术路线的竞争，也将推动NAND Flash应用从单纯的储存走向更深层的AI运算整合，预示着未来NAND Flash的应用将更加多元。
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