تؤدي تقنية الذكاء الاصطناعي إلى ارتفاع أسعار محركات الأقراص الصلبة (SSD) في جميع أنحاء العالم، والسبب الرئيسي في ذلك هو التفاوت الحاد بين الطلب المتزايد بشكل كبير والقيود الهيكلية على العرض. فقد أدت تطبيقات الذكاء الاصطناعي التي تشمل السلسلة الكاملة، مثل تدريب النماذج اللغوية الضخمة، والاستدلال بالذكاء الاصطناعي، والتوليد المعزز بالاسترجاع، إلى خلق طلب على محركات الأقراص الصلبة (SSD) في قطاع الشركات يفوق بكثير الطلب في السوق الاستهلاكية التقليدية. تستنزف المشتريات بالجملة من مزودي الخدمات السحابية وشركات الذكاء الاصطناعي بسرعة الطاقة الإنتاجية لذاكرة NAND فلاش. وعلى جانب العرض، تحول شركات تصنيع أجهزة التخزين طاقتها الإنتاجية أولاً إلى المنتجات المؤسسية ذات الهامش الربحي الأعلى. وفي الوقت نفسه، يؤدي توسع HBM ونقص DRAM وصفقات التوريد طويلة الأجل إلى مزيد من الضغط على السعة المتبقية لمحركات الأقراص الصلبة SSD الاستهلاكية. أضف إلى ذلك المدة الطويلة اللازمة لإنتاج رقائق NAND — حيث لا يمكن للسعة الجديدة سد الفجوة بسرعة — والنتيجة هي نقص في العرض وارتفاع الأسعار للمستهلكين العاديين.
تدريب الذكاء الاصطناعي وعمليات الاستدلال تدفعان الطلب على محركات الأقراص الصلبة (SSD) إلى الارتفاع
طلب الذكاء الاصطناعي على أقراص SSDs لا يقتصر الأمر على جزء واحد من هذا القطاع. بل يمتد ليشمل السلسلة بأكملها، بدءًا من تطوير النماذج وصولاً إلى الاستخدام في العالم الواقعي. هناك مجالان رئيسيان — تدريب نماذج اللغة الكبيرة (LLM) والاستدلال بالذكاء الاصطناعي مع التوليد المعزز بالاسترجاع (RAG) — يخلقان طلبًا على التخزين يفوق بكثير ما كان عليه الحال في السوق الاستهلاكية التقليدية، أحدهما من خلال دعم البنية التحتية الحاسوبية والآخر من خلال تشغيل الخدمات اليومية المستمرة.
تدريب LLM يدفع الطلب على محركات الأقراص الصلبة SSD إلى الارتفاع بشكل كبير
يُعد تدريب نماذج اللغة الضخمة أكبر وأكثر مصادر الطلب على محركات الأقراص الصلبة (SSD) إلحاحًا في الوقت الحالي. والمنطق الأساسي وراء ذلك بسيط: تحتاج الشركات إلى وحدات تخزين سريعة تتناسب مع مجموعات وحدات معالجة الرسومات (GPU) الخاصة بها، والتي قد تصل تكلفتها إلى عشرات أو حتى مئات الملايين من الدولارات. فالتخزين البطيء سيؤدي إلى بقاء وحدات معالجة الرسومات (GPU) باهظة الثمن هذه عاطلة عن العمل، مما يؤدي إلى إهدار مبالغ طائلة من المال. يتطلب تدريب نموذج الذكاء الاصطناعي واسع النطاق معالجة عشرات البيتابايت من النصوص والصور والبيانات المختلطة الأخرى. ويجب تخزين هذه البيانات على محركات أقراص SSD سريعة لدعم عمليات القراءة العشوائية اللازمة أثناء التدريب.
كما تتطلب عملية التدريب التي تستغرق شهورًا حفظ تقدم النموذج بشكل متكرر لتجنب فقدان البيانات، مما يفرض متطلبات عالية على سعة محركات الأقراص الصلبة (SSD) وسرعة الكتابة. يتم تدريب نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) الحديثة على مجموعات موزعة تضم آلافًا بل وعشرات الآلاف من وحدات معالجة الرسومات (GPUs). ويحتاج كل خادم GPU إلى عدد كبير من محركات الأقراص الصلبة (SSD) المحلية لتخزين نسخ البيانات والنتائج المؤقتة، مما يؤدي إلى ارتفاع حاد في إجمالي الطلب على سعة التخزين. بالنسبة لشركات الذكاء الاصطناعي، فإن تكلفة إضافة محركات أقراص SSD ضئيلة مقارنة بالخسائر اليومية الناتجة عن وحدات معالجة الرسومات (GPU) الخاملة. لذلك، فإنها تزود كل خادم بأكبر عدد ممكن من محركات أقراص SSD عالية السرعة، مما يؤدي إلى استهلاك سريع للطاقة الإنتاجية العالمية لمحركات أقراص SSD.
الاستدلال بالذكاء الاصطناعي وتقنية RAG تدفعان نمو الطلب المستمر والواسع النطاق
إذا كان تدريب النماذج اللغوية الضخمة يمثل صدمة قصيرة الأمد ومركزة للطلب، فإن الاستدلال بالذكاء الاصطناعي وتطبيقات RAG تشكل محركًا للنمو أوسع نطاقًا وأطول أمدًا. فقد خرج الذكاء الاصطناعي من مختبرات الأبحاث إلى الحياة اليومية. تتطلب مليارات الطلبات يوميًا — للدردشة بالذكاء الاصطناعي، وإنشاء الصور، والبحث الذكي — تحميل نماذج الذكاء الاصطناعي (التي غالبًا ما يصل حجمها إلى مئات الجيجابايت) بسرعة للحصول على استجابات فورية. ومن شأن بطء التخزين أن يفسد تجربة المستخدم.
وفي الوقت نفسه، تعمل تقنية RAG، التي تستخدمها الشركات على نطاق واسع، على تخزين كميات هائلة من المستندات والبيانات في شكل متجهات. ويتطلب كل استعلام العثور بسرعة على المعلومات المطابقة من بين ملايين الإدخالات المتجهة، وهي مهمة لا يمكن أن تتولاها سوى محركات الأقراص الصلبة SSD السريعة. وعلى عكس التدريب، تعمل عمليات الاستدلال وتقنية RAG على مدار الساعة كخدمات منتظمة. من المساعدين الشخصيين للذكاء الاصطناعي إلى الأنظمة الذكية للمؤسسات، يتزايد النشر بشكل كبير. يعطي مزودي الخدمات السحابية والشركات الأولوية لأداء التخزين للحفاظ على تنافسية خدماتهم، لذا يستمر الطلب على الاستدلال في استنزاف السعة المتبقية لمحركات الأقراص الصلبة SSD في العالم.
باختصار، يستهلك التدريب القدرات المتاحة بسرعة من خلال عمليات شراء ضخمة ومركزة، في حين يعمل الاستدلال على توسيع إجمالي الطلب بشكل مطرد من خلال الاستخدام الواسع النطاق والمستمر. وقد أدى هذان العاملان معًا إلى تغيير جذري في هيكل الطلب في سوق محركات الأقراص الصلبة (SSD)، وجعلوا التخزين عالي السرعة موردًا أساسيًا في صناعة الذكاء الاصطناعي.
الانكماش الهيكلي في جانب العرض
أدى الانفجار في الطلب بالفعل إلى فرض ضغوط هائلة على الطاقة الإنتاجية العالمية لذاكرة NAND. علاوة على ذلك، تعمل عدة عوامل هيكلية على جانب العرض على تضييق المجال الإنتاجي لمحركات الأقراص الصلبة (SSD) المخصصة للمستهلكين، مما يزيد من تفاقم الفجوة بين العرض والطلب. من أولويات الربح إلى تغييرات تخطيط الإنتاج، ومن نماذج الشراكة الصناعية إلى قواعد دورة التصنيع، فإن كل جزء من النظام يميل نحو حالات استخدام الذكاء الاصطناعي في المؤسسات — ويقع الضغط في النهاية على السوق الاستهلاكية.
ارتفاع هوامش الربح يدفع الشركات المصنعة إلى إعطاء الأولوية لمحركات الأقراص الصلبة SSD المخصصة للشركات في مجال الذكاء الاصطناعي
أدى ازدهار الذكاء الاصطناعي إلى زيادة هائلة في الطلب على مراكز البيانات و محركات أقراص SSD للمؤسسات, ، كما أدى ذلك إلى توسيع الفجوة في الأرباح بين خطوط الإنتاج. محركات أقراص SSD للمؤسسات مصممة خصيصًا للذكاء الاصطناعي تتميز الخوادم ومزودي الخدمات السحابية بأسعار وحدة وهوامش ربح أعلى بكثير مقارنة بأقراص SSD الاستهلاكية العادية. وتحقق نفس سعة رقاقة NAND أرباحًا تفوق عدة أضعاف عند استخدامها في المنتجات المخصصة للشركات. ونظرًا لمحدودية الإنتاج الإجمالي، توجه كبرى شركات تصنيع وحدات التخزين معظم سعة NAND المتطورة أولاً إلى طلبات أقراص SSD الخاصة بالشركات ومراكز البيانات. وتُترك محركات الأقراص الصلبة (SSD) المخصصة للمستهلكين تتنافس على الكمية الصغيرة المتبقية من السعة. ويؤدي هذا التقلص في العرض إلى ارتفاع أسعار التجزئة للمستهلكين بشكل مباشر.
شركة HBM Production تستحوذ على جزء من طاقة إنتاج ذاكرة NAND فلاش
مع النمو السريع الذي تشهده صناعة الذكاء الاصطناعي، يزداد الطلب على HBM (ذاكرة النطاق الترددي العالي) فقد انفجر الطلب على خوادم الذكاء الاصطناعي المتطورة، مما أدى إلى تحويل الطاقة الإنتاجية الأساسية وموارد الرقائق بعيدًا عن شركات تصنيع أجهزة التخزين. HBM و3D فلاش NAND تُعدّ كل من ذاكرات NAND وذاكرات HBM المستخدمة في محركات الأقراص الصلبة (SSD) من أشباه الموصلات الخاصة بالذاكرة، وتشتركان في بعض خطوط الإنتاج المتطورة والمعدات التصنيعية الأساسية. وللاستحواذ على سوق ذاكرات الذكاء الاصطناعي (AI) ذات الربحية العالية، قامت كبرى الشركات المصنعة مثل سامسونج وكيوكسيا ومايكرون بتعديل خططها الإنتاجية بشكل كبير. فهي تعمل على تحويل الطاقة الإنتاجية والمعدات وفريق المهندسين الذي كان يعمل سابقًا في إنتاج ذاكرات NAND إلى إنتاج ذاكرات HBM. ويؤدي ذلك مباشرةً إلى تقليل المعروض من رقائق NAND اللازمة لمحركات الأقراص الصلبة (SSD) الاستهلاكية. وبالإضافة إلى نقص المعروض بالفعل بسبب الطلب على الذكاء الاصطناعي، يؤدي ذلك إلى فجوة أكبر في السعة لمحركات الأقراص الصلبة (SSD) الاستهلاكية، وهو سبب رئيسي لنقص المخزون وارتفاع الأسعار.
نقص الأقراص الصلبة (HDD) يدفع الطلب على حلول التخزين الخاصة بالذكاء الاصطناعي نحو الأقراص الصلبة (SSD)
كان الغرض الأصلي من معظم احتياجات تخزين البيانات غير النشطة الضخمة في مجال الذكاء الاصطناعي هو محركات الأقراص الصلبة (HDD). لكن إنتاج محركات الأقراص الصلبة (HDD) لم يشهد سوى نموًّا بطيئًا في السنوات الأخيرة، وتسببت عمليات الشراء بالجملة من قِبل مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي في نقص واضح في الإمدادات وتأخيرات في التسليم على مستوى العالم. وللحفاظ على سير عمليات نشر أنظمة الذكاء الاصطناعي وفقًا للجدول الزمني المحدد، اضطر مزودو الخدمات السحابية ومراكز البيانات إلى تعديل تكوينات التخزين لديهم. وهم يستخدمون الآن محركات أقراص SSD ذات سعة عالية مخصصة للشركات لبعض البيانات الدافئة والتي يتم الوصول إليها بشكل متكرر، والتي كان من المقرر في الأصل تخزينها على محركات الأقراص الصلبة (HDD). ويؤدي تأثير الاستبدال هذا إلى زيادة الطلب على محركات أقراص SSD، مما يستهلك المزيد من سعة ذاكرة NAND الفلاش المحدودة بالفعل. ويؤدي ذلك إلى استمرار تقلص مساحة إنتاج محركات أقراص SSD المخصصة للمستهلكين، ويدفع بشكل غير مباشر أسعار المستهلكين إلى الارتفاع.
نقص ذاكرة DRAM يجعل محركات الأقراص الصلبة SSD تعمل كذاكرة إضافية
كما يتطلب تدريب نماذج الذكاء الاصطناعي واستخلاص النتائج منها كميات هائلة من ذاكرة DRAM، ويواجه إنتاج DRAM العالمي قيودًا مماثلة. فهناك نقص مستمر في إمدادات ذاكرة HBM المتطورة وذاكرة DRAM المخصصة للخوادم. ولتخفيف الضغط على الذاكرة والتحكم في تكاليف الأجهزة، يلجأ مزودو الخدمات السحابية وشركات الذكاء الاصطناعي الآن على نطاق واسع إلى استخدام محركات الأقراص الصلبة SSD السريعة التي تعمل بتقنية NVMe كامتداد أو مكمل لذاكرة DRAM. وبفضل تقنية التخزين المتدرج، يقومون بنقل البيانات الساخنة غير الحيوية، مثل أوزان النماذج وذاكرات التخزين المؤقتة، من الذاكرة إلى محركات الأقراص الصلبة SSD. وهذا يحول محركات الأقراص الصلبة SSD من مجرد أجهزة تخزين بسيطة إلى نوع من الذاكرة الثانوية، مما يؤدي إلى زيادة مشتريات الشركات من محركات الأقراص الصلبة SSD. كما يزيد ذلك من الازدحام في سعة ذاكرة NAND الفلاش المحدودة، ويقلل من المساحة المتاحة لمحركات الأقراص الصلبة SSD المخصصة للمستهلكين، ويرفع أسعار التجزئة.
تخصص الصفقات طويلة الأجل ذات الشروط المقيدة معظم السعة للعملاء الكبار في مجال الذكاء الاصطناعي
من أجل ضمان استمرار عمل خدمات الذكاء الاصطناعي الخاصة بهم بشكل موثوق، يبرم مزودو الخدمات السحابية العالميون وكبرى شركات الذكاء الاصطناعي اتفاقيات توريد طويلة الأجل مع الشركات الثلاث الكبرى المصنعة لأجهزة التخزين — سامسونج، ومايكرون، وكيوكسيا. وتضمن هذه الصفقات حجز معظم سعة محركات الأقراص الصلبة (SSD) وذاكرة فلاش NAND المخصصة للشركات للسنة أو السنتين القادمتين بأسعار وكميات ثابتة. ويعني هذا الحجز على نطاق واسع أن الغالبية العظمى من الإنتاج المحدود مخصصة للعملاء الكبار في مجال الذكاء الاصطناعي. ولا يتبقى سوى سعة أقل بكثير للسوق المفتوحة ومحركات الأقراص الصلبة (SSD) الاستهلاكية. ويؤدي نقص العرض في السوق الاستهلاكية إلى ارتفاع أسعار التجزئة بشكل مباشر.
طول دورات توسيع رقائق NAND يعني أن السعة الجديدة تأتي متأخرة
تتطلب خطوط إنتاج ذاكرة فلاش NAND ثلاثية الأبعاد استثمارات ضخمة وتستغرق وقتًا طويلاً جدًا في الإنشاء. يستغرق إنشاء مصنع NAND حديث ومتطور ما بين سنتين إلى ثلاث سنوات، بدءًا من البناء ومرورًا باختبار المعدات وصولاً إلى مرحلة الإنتاج الكامل، وتبلغ تكلفته عشرات المليارات من الدولارات. في مواجهة الطلب الهائل الناجم عن ازدهار الذكاء الاصطناعي، لا يمكن لشركات تصنيع وحدات التخزين توسيع إجمالي سعة NAND بسرعة في المدى القصير. يمكنهم فقط إعادة ترتيب كيفية استخدام طاقتهم الإنتاجية الحالية. ونظرًا لأن الطلبات عالية القيمة الخاصة بالذكاء الاصطناعي للمؤسسات تحظى بالأولوية، فإن حصة السعة المخصصة لمحركات الأقراص الصلبة SSD الاستهلاكية لا يمكن أن تنمو بشكل ملموس في أي وقت قريب. وهذه الفجوة المتزايدة بين العرض والطلب هي السبب الأساسي وراء بقاء أسعار محركات الأقراص الصلبة (SSD) الاستهلاكية مرتفعة.
بشكل عام، لا تكمن المشكلة في أن الطاقة الإنتاجية الإجمالية منخفضة للغاية. بل إن موارد الإنتاج تستمر في التحول نحو سوق الشركات ذات القيمة المضافة الأعلى، مدفوعة بأرباح قطاع الذكاء الاصطناعي. ويعد تقلص العرض الموجه للمستهلكين نتيجة طبيعية لعملية إعادة توزيع الموارد هذه على نطاق القطاع بأكمله.
بشكل عام، لا تمثل الزيادات في أسعار محركات الأقراص الصلبة (SSD) المدفوعة بالذكاء الاصطناعي مجرد تقلبات سوقية قصيرة الأجل. بل هي إعادة هيكلة عميقة لأنماط الطلب وتوزيع الإنتاج في قطاع التخزين بأكمله. في الماضي، كانت الأجهزة الإلكترونية الاستهلاكية هي المحرك الرئيسي لسوق محركات الأقراص الصلبة. اليوم، أصبح الطلب المؤسسي على الذكاء الاصطناعي هو المحرك الرئيسي، ومن غير المرجح أن ينعكس هذا التحول بشكل جذري لعدة سنوات. بالنسبة للمستهلكين، قد تكون حقبة محركات الأقراص الصلبة (SSD) الرخيصة للغاية قد انتهت في الوقت الحالي. ولن تعود الأسعار إلى مستوياتها السابقة حتى يتم توفير كميات كبيرة من الطاقة الإنتاجية الجديدة وتباطؤ وتيرة نمو الطلب على الذكاء الاصطناعي تدريجيًا.
