2025年、人工知能（AI）は初期段階の実験や初期展開を超え、広範な応用と大規模な産業展開の段階に入った。超大規模モデルの学習であれ、ビジネス・アプリケーションにおける低レイテンシー推論であれ、AIの利用シーンとデータ量は爆発的に増加している。この成長の波は、コンピュート・リソースの構造を変容させるだけでなく、ストレージ・レイヤーの需要プロファイルを大きく変化させている。 ソリッドステートドライブ (SSD）である。データの読み取りと永続化のための重要なコンポーネントとして、SSDはもはや単なる受動的な「容量」モジュールではなく、重要なシステムレベルのパフォーマンスとインテリジェンスの要素になりつつあります。
その背景AIのスケールアップがストレージ需要を牽引する理由
近年、AIモデルのサイズとトレーニングに必要な計算量は驚くほどのスピードで拡大している。以下のサイトによると 2025年AI指数レポート また、データセットのサイズも急速に拡大しており、大規模なAIモデルのトレーニングには、指数関数的に多くのストレージ、帯域幅、永続性リソースが必要になっている。さらに重要なことに、これらの大規模モデルは、開発環境から幅広い企業展開やオンライン推論シナリオに移行しており、低レイテンシ、高同時性のストレージ・システムに対する実際の需要が高まっています。
クラウドトレーニングでは、ペタバイトレベルの生データと数百テラバイトからペタバイトのモデルウェイトが必要であり、推論と検索拡張世代（RAG）シナリオでは、何千もの小さなランダムI/Oリクエストと大量の同時読み込みが発生する。このような傾向は、単に容量を増やすだけでは対応できないSSDの課題となっています。
一方、市場調査会社によるSSD市場の予測では、AIが主要な成長ドライバーとして反映されている。例えば、ある予測では、2025年の世界のSSD市場規模を約 557億3000万米ドルへの上昇を見込んでいる。 2,666億8,000万米ドル 2034年までに
この成長は、AIがハイエンドSSDの需要とビット需要の両方を高めていることを示している。 NANDフラッシュ 一般的に、川上のサプライチェーンのキャパシティ・プランニングと価格設定に影響を与える。
供給側では、メモリーベンダーはAIが構造的に必要とするものをますます認識している。 広帯域メモリ（HBM）DRAMとNANDである。例えば、2025年の大手メモリベンダーは、HBMやその他のメモリタイプに対するAI需要が重要な成長変数であると宣言しており、メモリとNANDのサプライチェーンがAIプロジェクトによって影響を受け、優先される可能性があることを示している。
さらに、AIを取り巻くストレージ・エコシステムは、新たなデータ・アーキテクチャとサービス・レイヤーを形成しつつある。検索とセマンティック検索の中核インフラとしてのベクトル・データベースは2024-2025年に急成長し、ニアライン・ストレージ（多くの場合NVMe SSD）への依存は、AIスタックにおけるSSDの重要性の高まりを強調している。それは、パフォーマンス（スループット、IOPS、レイテンシ）、耐久性（書き込み耐久性）、インテリジェンス（ファームウェアとコンピューティング対応ストレージ）に関する要件を高めている。
AIワークロードがSSDの技術指標をどう再定義するか
従来、SSDの選択は、容量、GBあたりのコスト、シーケンシャル・リード／ライト性能のトレードオフであった。しかし、AIワークロードは、この3要素では不十分となる新たな要求をもたらします。
トレーニング段階では、ストレージの需要は大容量と高いシーケンシャルスループットを重視しますが、同時に非常に高い並列帯域幅と永続的な書き込み機能を必要とします。トレーニングワークフローには、頻繁なチェックポイント書き込み、モデルスライスの分散保存、膨大なサンプルデータの前処理が含まれ、それぞれ書き込みスループットと耐久性が強く要求されます。
オンライン推論とRAGシナリオでは、SSDは異なる要求に直面する。これらのシナリオでは、特にベクトルインデックスやエンベッディングがシャード化され、検索が何千もの同時小さなランダムI/O要求を生成する場合、一般的に非常に低いレイテンシで多くの小さなランダムリードを伴います。したがって、低レイテンシと高IOPSは、システムのレスポンスとユーザー・エクスペリエンスにとって非常に重要になります。多くの実際のデプロイメントでは、DRAMキャッシングだけでは作業セットをカバーできないため、以下のような問題が発生します。 NVMe SSD そのため、SSDはコストと容量のバランスを取りながら、高いランダム読取り性能を維持しなければならない。
全体的なシステムアーキテクチャの観点から、インターコネクト技術（PCIe 5.0/6.0、CXLなど）と分散ストレージプロトコル（NVMe-oFなど）がSSDとコンピュートノードをつなぐバックボーンになりつつあります。より高い帯域幅とより低い通信オーバーヘッドにより、大規模トレーニングにおけるストレージアクセスがより効率的になり、その結果、アーキテクチャにおけるSSDの役割は、もはや単なる静的なデータストアではなく、コンピュートと密接に結合したリアルタイムのデータチャネルへと押し上げられている。
テクノロジー・ロードマップ：AIの新たなニーズにSSDはどう対応するか
進化する需要に応えるため、SSDベンダーとシステム・アーキテクトは明確な設計方針に従っている。まず、インターフェイスとプロトコルのアップグレードが基礎となります。PCIe 5.0はすでに採用されており PCIe 6.0 は、今後数年間で徐々に発売される予定です。リンク帯域幅の向上は、ドライブ1台あたりの最大利用可能スループットを直接的に拡大し、多数の並列ドライブへの依存を減らすことで、システム統合の柔軟性を高める。
NANDダイの選択に関して、ベンダーはコストとパフォーマンスを比較検討しなければならない。 QLC と今後のPLCマルチビットセルNANDは、低コストでビット密度が高いため、コールドまたは「ウォーム」データストレージに適しており、大規模なデータの経済的保持をサポートします。同時に、SLC/MLCタイプ、またはハイエンドのエンタープライズグレードのダイは、高IOPSと長寿命を必要とするホットデータには不可欠です。そのため、多くのベンダーはSSD内に大容量のDRAMまたはSLCキャッシュ領域を追加し、インテリジェントなホット/コールド階層化を適用することで、QLCが大量のランダム書き込みを伴うシナリオでも十分な性能を発揮できるようにしています。
コントローラとファームウェアの革新は、さらに重要になる。AI のシナリオは、より複雑な I/O パターンを課すため、従来のコントローラではもはや十分では ないかもしれない。より高度なコントローラは、よりスマートなスケジューリングを実行し、アクセラレーショ ン（例えば、圧縮/解凍、オンドライブ・プリフィルタリング）を組み込み、より複雑な FTL ルーチンを実装して、書き込みの統合とガベージコレクショ ンを最適化し、書き込みの増幅を抑え、耐久性を向上させることができる。
もう1つの注目すべき開発は、「計算ストレージ」である。SSDの内部に特殊な処理ユニットを組み込むことで、一部の計算（例えば、特徴抽出、ベクトル化、事前フィルタリング）をストレージ自体の近くで行うことができる。AIにとって、これはSSD自体が最初のフィルタリングや埋め込み生成を実行できることを意味し、ホストとストレージ間のデータ移動を減らし、エンドツーエンドの効率を向上させる。この機能が標準化され、ソフトウェア・エコシステムのサポートが成熟すれば、大規模なAIパイプラインの形を大きく変える可能性がある。
ハードウェアやプロトコルだけでなく、システムレベルでストレージを統合する方法も変化している。例えば、CXL（Compute Express Link）は、メモリと永続ストレージをより緊密に結合する方法を提供し、メモリまたはメモリに近いリソースをノード間で動的にアクセスできるようにする。CXLが広く採用されるようになれば、SSDの位置付けや要求される特性は変化する可能性があります。場合によっては、永続メモリ（PMEM）やストレージクラス・メモリ（SCM）が実現可能になる可能性もありますが、コストとエコシステムの成熟度から、当面はNVMe SSDが優位を保つと予想されます。
ベクターデータベース、SDS、データガバナンスがSSD使用に与える影響
ハードウェアは土台を作るが、重要なのはやはり、ソフトウェアがそのハードウェアをどのように活用してAIパイプラインに貢献するかだ。近年、セマンティック検索やRAGシナリオの中核となるベクトル・データベースは、2024年から2025年にかけて急成長を遂げている。これらのデータベースは通常、「DRAM + NVMe SSD」の階層型ストレージ・アーキテクチャを採用し、コストと応答性のバランスを取るために、ホット・ベクターをメモリに、より大規模なニアライン・ベクター・セットをNVMe SSDに保持する。ベクトル・データベースの台頭は、検索シナリオにおけるNVMe SSDの重要性を直接的に高め、ランダム・リードの安定性と低レイテンシのためにSSDを最適化するようベンダーを後押ししています。
同時に、Software-Defined Storage（SDS）ベンダーは、クラウドやプライベートクラウドの設定で高性能ブロックストレージサービスを提供している。SDSが優れているのは、基盤となるSSDリソースをオーケストレーションして、QoS（サービス品質）、弾力的なスケーリング、より細かいホット/コールドデータ階層化を提供できるためだ。
もう一つ見落とされがちなのが、データガバナンスとバージョニングツールである。AIモデルのワークフローでは、多数のチェックポイントやデータセットのバージョンアップ（DVCや同様のツールによるものなど）により、明確な書き込みパターンが生成される。これには、定期的なスナップショット書き込み、データセットの分岐、監査ログなどが含まれ、これらすべてが書き込み負荷の急増につながります。SSD ベンダーとシステム・アーキテクトにとって、これらの書き込みカーブをモデリングし、対応するキャッシング戦略を設計することは、システムが長期にわたって安定して動作できることを保証するために必要となります。
需給と市場ダイナミクス
AIの爆発的な普及により、メモリとストレージ資源が再び脚光を浴び、NANDフラッシュに需給バランスの課題を突きつけている。業界レポートやニュース記事によると、2025年のメモリーベンダーは、HBMやその他のメモリータイプに対するAIの需要を、収益成長の重要な変数として扱っている。HBMはより直接的にはアクセラレータ向けだが、メモリとNANDの需要上昇圧力はSSDのコスト構造と納期に影響を与える。
市場の観点からは、SSDの収益予測はポジティブな軌道を描いており、エンタープライズグレードやAI専用SSDのシェアが拡大している。例えば、ある予測では、SSDの市場規模は2025年に557億3000万米ドル、2034年には2666億8000万米ドルに達するとされている。
しかし、生産能力の拡大には資本集約的で時間がかかる。将来の需要に見込み違いがあれば、供給過剰や供給不足を招き、いずれも価格変動の原因となる。こうした不確実性は、業界関係者がより慎重な計画を採用しなければならないことを意味する。地政学的緊張、原材料価格の変動、設備投資のペースはすべて、SSDのリリース・サイクルや納品パフォーマンスに影響を与える可能性がある。ベンダーは、研究開発投資と生産能力拡張のバランスを取る必要があります。すなわち、過剰生産能力による在庫負担を回避しつつ、AIシナリオに対する将来の製品の適合性を確保する必要があります。
リスク、課題、そして3つの重要な将来ウォッチポイント
将来の展開を予測する際には、不確実性への感度を保つことが重要である。第一に、CXLやPCIe 6.0などの標準規格は、普及に予想以上の時間がかかる可能性がある。エコシステムの成熟が遅れれば、メモリとストレージの切り離しが遅れる可能性がある。多くのシナリオでは、コンピュート・ロジックをSSDに移行する必要があるため、ソフトウェア・スタックの完全なサポートとエコシステムの調整が必要となる。第三に、代替技術（SCM、PMEM、その他の将来の不揮発性メモリなど）が、コストや性能で現在のNANDソリューションに追いつく可能性があり、その場合、長期的なSSDの需要プロファイルが変化する。
さらに、エネルギー消費と持続可能性がますます重要になります。GPTクラスモデルの大規模なトレーニングに加え、大規模なSSDの導入は、データセンターのエネルギー使用量を大幅に増加させる可能性があります。ハードウェアの効率性だけでなく、業界は規制や企業のESGの要求を満たすために、ワットあたりのパフォーマンスやよりスマートなスケジューリングなどの指標に投資する必要があります。
年表の概要主なマイルストーンと業界の進化
| 時間（今後3年間） | 主な出来事または傾向 | SSD業界への具体的な影響 |
|---|---|---|
| 2024-2025 | 超大規模モデルトレーニングの急増とベクトルデータベースの商用化 | 大容量のNVMe SSDと高IOPSデバイスの需要を牽引し、短期的にはエンタープライズグレードSSD市場の拡大を加速させる。 |
| 2025 | HBMと広帯域メモリへの需要が増加、AIプロジェクトで優先されるメモリ容量の一部 | メモリとハイエンドチップの供給制約が間接的にSSDのコストを引き上げ、納期を遅らせる可能性がある。 |
| 2025-2026 | PCIe 5.0の普及、PCIe 6.0とCXLのエコシステムの段階的確立 | ドライブあたりの最大帯域幅を増加させ、より大きな並列データフローを可能にし、より柔軟なストレージアーキテクチャをサポート。 |
| 2026-2027 | クラウドまたはエッジシナリオにおける計算ストレージとSDSの試行と展開 | エンド・ツー・エンドのボトルネックの大幅な削減が実現すれば、ストレージとソフトウェアの共同イノベーションがさらに促進され、SSDの位置づけが再構築されるだろう。 |
SSDの役割は "キャリア "から "積極的な参加者 "へと変わりつつある
まとめると、AIが2025年のSSD業界に与える影響は、単に容量拡大を促進するだけではありません。それは、性能指標、コントローラ/ファームウェアの革新、ソフトウェア・エコシステムの連携、サプライチェーンの再編に触れる体系的なシフトです。SSDは、比較的受動的なハードウェア商品から、データ処理パイプラインに積極的に参加する重要なコンポーネントへと進化しつつある。
AIの台頭は、より大きな市場とより高い収益機会をもたらすだけでなく、SSDの設計哲学と業界のコラボレーションモデルに対する深い内省をももたらす。今後3～5年の間に、コントローラ、ファームウェア、Software-Defined Storageで画期的なイノベーションを成し遂げた企業が、AI主導のストレージ市場で構造的なリーダーシップを握ることになるだろう。急速に進化する技術と市場環境においては、慎重かつ積極的な戦略、エコシステム間の協力、長期的な技術トレンドへの投資の組み合わせが成功のカギとなるだろう。
