ИИ приводит к росту цен на SSD по всему миру, и основной причиной этого является резкое несоответствие между стремительно растущим спросом и структурными ограничениями предложения. Приложения ИИ, охватывающие весь технологический цикл, такие как обучение крупных языковых моделей, вычисления ИИ и генерация с использованием данных из поисковых систем, создали спрос на корпоративные SSD, который значительно превосходит спрос на традиционном потребительском рынке. Массовые закупки со стороны поставщиков облачных услуг и компаний, занимающихся ИИ, быстро поглощают производственные мощности по выпуску флэш-памяти NAND. Со стороны предложения производители систем хранения данных в первую очередь перенаправляют мощности на корпоративные продукты с более высокой рентабельностью. В то же время расширение HBM, дефицит DRAM и долгосрочные соглашения о фиксации поставок еще больше сокращают объемы, оставшиеся для потребительских SSD. Добавьте к этому длительные сроки производства пластин NAND — новые мощности не могут быстро восполнить этот пробел — и результатом станет дефицит предложения и рост цен для обычных потребителей.
Обучение и вычисления с использованием ИИ стимулируют рост спроса на SSD
Потребность ИИ в Твердотельные накопители не ограничивается какой-то одной сферой отрасли. Она охватывает всю цепочку — от разработки моделей до их практического применения. Две ключевые области — обучение LLM и инференция ИИ с использованием генерации, дополненной поиском (RAG) — создают гораздо больший спрос на хранение данных, чем когда-либо создавал традиционный потребительский рынок: одна — благодаря поддержке вычислительной инфраструктуры, а другая — благодаря обеспечению работы текущих повседневных сервисов.
Обучение специалистов по LLM стимулирует огромный спрос на SSD
Обучение крупных языковых моделей является сегодня крупнейшим и наиболее актуальным источником спроса на SSD. Основная логика проста: компаниям требуется быстрое хранилище, способное работать в такт с их кластерами графических процессоров, стоимость которых может достигать десятков или даже сотен миллионов долларов. Медленное хранилище привело бы к простоям этих дорогостоящих графических процессоров, что привело бы к огромным финансовым потерям. Обучение крупномасштабной модели искусственного интеллекта требует обработки десятков петабайт текста, изображений и других смешанных данных. Эти данные должны храниться на быстрых SSD-накопителях, чтобы обеспечить произвольное чтение, необходимое во время обучения.
Процесс обучения, длящегося несколько месяцев, также требует частого сохранения прогресса модели, чтобы избежать потери данных, что предъявляет высокие требования к емкости SSD и скорости записи. Современные LLM обучаются на распределенных кластерах, состоящих из тысяч или даже десятков тысяч графических процессоров. Каждому серверу с графическим процессором требуется большое количество локальных SSD для хранения копий данных и промежуточных результатов, что резко увеличивает общий спрос на хранилище. Для компаний, занимающихся искусственным интеллектом, затраты на добавление SSD-накопителей ничтожны по сравнению с ежедневными убытками от простаивающих графических процессоров. Поэтому они оснащают каждый сервер как можно большим количеством высокоскоростных SSD-накопителей, быстро исчерпывая мировые производственные мощности по выпуску SSD-накопителей.
Использование моделей искусственного интеллекта и технологии RAG способствует устойчивому росту спроса
Если обучение крупных языковых моделей представляет собой краткосрочный, резкий всплеск спроса, то вычисления на базе ИИ и приложения RAG являются более широким и долгосрочным двигателем роста. ИИ вышел за пределы исследовательских лабораторий и стал частью повседневной жизни. Миллиарды запросов каждый день — на чаты с ИИ, генерацию изображений и интеллектуальный поиск — требуют быстрой загрузки моделей ИИ (часто размером в сотни гигабайт) для мгновенных ответов. Медленное хранилище испортило бы пользовательский опыт.
Между тем технология RAG, широко используемая в бизнесе, хранит огромные объемы документов и данных в виде векторов. Каждый запрос требует быстрого поиска соответствующей информации среди миллионов векторных записей — задача, с которой могут справиться только быстрые SSD-накопители. В отличие от обучения, инференс и RAG работают круглосуточно в режиме обычных сервисов. От личных ИИ-помощников до корпоративных интеллектуальных систем — внедрение растет в геометрической прогрессии. Поставщики облачных услуг и компании уделяют приоритетное внимание производительности систем хранения, чтобы сохранить конкурентоспособность своих сервисов, поэтому спрос на инференцию продолжает поглощать оставшиеся в мире объемы SSD-памяти.
Одним словом, обучение быстро исчерпывает имеющиеся ресурсы за счет крупных, сконцентрированных закупок, в то время как инференция плавно увеличивает общий спрос благодаря повсеместному и постоянному использованию. В совокупности эти процессы коренным образом изменили структуру спроса на рынке SSD и сделали высокоскоростные накопители одним из ключевых ресурсов в сфере искусственного интеллекта.
Структурное сокращение предложения
Взрывной рост спроса уже оказал огромное давление на мировые производственные мощности по выпуску NAND-памяти. Вдобавок к этому ряд структурных факторов со стороны предложения еще больше сужает производственные возможности в сегменте потребительских SSD, что еще больше усугубляет дисбаланс между спросом и предложением. От приоритетов в области прибыли до изменений в планировке производства, от моделей отраслевого партнерства до правил производственного цикла — каждая часть системы склоняется в сторону сценариев использования ИИ в корпоративном секторе, и в конечном итоге давление ложится на потребительский рынок.
Рост рентабельности побуждает производителей уделять приоритетное внимание корпоративным SSD-накопителям для ИИ
Бум в сфере искусственного интеллекта вызвал огромный спрос на центры обработки данных и твердотельные накопители для предприятий, а также привело к увеличению разрыва в прибыльности между продуктовыми линейками. Корпоративные SSD-накопители, созданные для искусственного интеллекта Серверы и облачные провайдеры имеют гораздо более высокие цены за единицу продукции и маржу прибыли, чем обычные SSD для потребительского рынка. Один и тот же объем производства пластин NAND приносит в несколько раз больше прибыли при использовании для корпоративных продуктов. В условиях ограниченного общего объема производства ведущие производители систем хранения направляют большую часть производственных мощностей по выпуску высокопроизводительных модулей NAND в первую очередь на выполнение заказов на SSD для корпоративного сектора и центров обработки данных. Потребительские SSD вынуждены бороться за небольшой объем оставшихся мощностей. Это сокращение предложения напрямую приводит к росту розничных цен для потребителей.
HBM Production отнимает производственные мощности у NAND-флеш-памяти
По мере быстрого роста индустрии искусственного интеллекта спрос на HBM (память с высокой пропускной способностью) Спрос на серверы искусственного интеллекта высокого класса резко вырос, что привело к отвлечению основных производственных мощностей и ресурсов по производству полупроводниковых пластин от производителей систем хранения данных. HBM и 3D Флэш-память NAND Используемые в SSD-накопителях компоненты относятся к полупроводниковой памяти, и для их производства задействуются одни и те же передовые производственные линии и ключевое оборудование. Чтобы занять долю на высокодоходном рынке памяти для ИИ, ведущие производители, такие как Samsung, Kioxia и Micron, существенно скорректировали свои производственные планы. Они перенаправляют производственные мощности, оборудование и инженерный персонал, ранее задействованные в производстве флэш-памяти NAND, на выпуск HBM. Это напрямую сокращает предложение пластин NAND, необходимых для потребительских SSD. В дополнение к и без того ограниченному предложению из-за спроса на ИИ, это создает еще больший дефицит производственных мощностей для потребительских SSD и является основной причиной нехватки запасов и роста цен.
Дефицит жестких дисков приводит к переориентации спроса на хранилища для ИИ в сторону SSD
Большая часть огромных потребностей ИИ в хранении «холодных» данных изначально предназначалась для Жесткие диски (HDD). Однако в последние годы объемы производства жестких дисков росли медленно, а массовые закупки со стороны центров обработки данных, использующих ИИ, привели к явному дефициту предложения и задержкам поставок по всему миру. Чтобы не отставать от графика внедрения ИИ, облачные провайдеры и центры обработки данных были вынуждены пересмотреть свои схемы организации хранения данных. Теперь они используют корпоративные SSD-накопители большой емкости для хранения некоторых «теплых» и часто используемых данных, которые изначально планировалось хранить на HDD. Этот эффект замещения создает дополнительный спрос на SSD-накопители, что приводит к еще большему истощению и без того ограниченных мощностей по производству NAND-флеш-памяти. Это продолжает сокращать производственные площади для потребительских SSD-накопителей и косвенно ведет к росту потребительских цен.
Из-за нехватки модулей DRAM твердотельные накопители (SSD) используются в качестве дополнительной памяти
Обучение моделей ИИ и выполнение вычислений также требуют огромных объемов DRAM, а мировое производство DRAM также ограничено. На рынке постоянно наблюдается дефицит высокопроизводительной памяти HBM и серверной DRAM. Чтобы снизить нагрузку на память и сдержать расходы на аппаратное обеспечение, облачные провайдеры и компании, занимающиеся ИИ, в настоящее время широко используют быстрые SSD-накопители NVMe в качестве расширения или дополнения к DRAM. Благодаря технологии многоуровневого хранения они перемещают некритические «горячие» данные, такие как веса моделей и временные кэши, из памяти на SSD-накопители. Это превращает SSD-накопители из простых устройств хранения в своего рода вторичную память, что приводит к еще большему росту закупок SSD-накопителей предприятиями. Это еще больше перегружает ограниченные мощности NAND-флэш-памяти, оставляет меньше места для потребительских SSD-накопителей и приводит к росту розничных цен.
В рамках долгосрочных контрактов с обязательством неперехода большая часть мощностей резервируется для крупных клиентов в сфере ИИ
Для обеспечения стабильной работы своих сервисов искусственного интеллекта глобальные облачные провайдеры и ведущие компании в сфере ИИ заключают долгосрочные соглашения о поставках с тремя крупнейшими производителями накопителей — Samsung, Micron и Kioxia. Эти соглашения фиксируют большую часть объемов корпоративных SSD-накопителей и флэш-памяти NAND на ближайшие один–два года по фиксированным ценам и объемам. Такое масштабное резервирование означает, что подавляющая часть ограниченного объема производства отводится крупным клиентам в сфере ИИ. Для открытого рынка и потребительских SSD остается гораздо меньше мощностей. Нехватка предложения на потребительском рынке напрямую приводит к все более высоким розничным ценам.
Длительные циклы наращивания производства пластин NAND приводят к тому, что новые производственные мощности появляются слишком поздно
Линии по производству флэш-памяти 3D NAND требуют значительных капиталовложений, а их создание занимает очень много времени. На строительство современного высокотехнологичного завода по производству NAND уходит от 2 до 3 лет — от начала строительства до испытаний оборудования и запуска в полную эксплуатацию — а его стоимость исчисляется десятками миллиардов долларов. Столкнувшись с взрывным ростом спроса, вызванным бумом искусственного интеллекта, производители накопителей не могут быстро увеличить общие мощности по производству NAND в краткосрочной перспективе. Они могут лишь перераспределить использование имеющихся производственных мощностей. Поскольку приоритет отдается высокодоходным корпоративным заказам в сфере искусственного интеллекта, доля мощностей, выделяемая на производство SSD для потребительского рынка, в ближайшее время не сможет существенно вырасти. Этот растущий разрыв между спросом и предложением является основной причиной того, что цены на SSD для потребителей остаются высокими.
В целом дело не в том, что общие производственные мощности слишком низки. Скорее, под влиянием прибыли в сфере искусственного интеллекта производственные ресурсы постоянно перераспределяются в сторону более доходного корпоративного рынка. Сокращение предложения для потребителей является естественным результатом такого общеотраслевого перераспределения ресурсов.
В целом рост цен на SSD, обусловленный развитием ИИ, — это не краткосрочное колебание рынка. Это глубокая перестройка структуры спроса и распределения производственных мощностей во всей отрасли хранения данных. Раньше основным двигателем рынка SSD была бытовая электроника. Сегодня ведущую роль занял корпоративный спрос на ИИ, и в ближайшие несколько лет этот сдвиг вряд ли кардинально изменится. Для потребителей эпоха чрезвычайно дешевых SSD, возможно, на данный момент закончилась. Цены не вернутся к прежним уровням до тех пор, пока не будут введены в эксплуатацию значительные объемы новых производственных мощностей и темпы роста спроса на ИИ постепенно не замедлятся.
