随着人工智能（AI）的迅速发展，数据中心面临着存储瓶颈的问题，而传统的硬盘驱动器(HDD)正是这个瓶颈的核心。过去，冷数据通常被闲置存储，如今这些数据却被频繁使用，以构建更精确的模型和提供更优质的推理结果。这种从冷数据到暖数据的转变，迫切需要低延迟、高吞吐量的存储设备，以支持并行计算。

IDC 的研究副总裁杰夫・贾努科维茨指出，现代 AI 工作负载以及数据中心的局限性，给 HDD 带来了新的挑战。尽管 HDD 供应商通过提供更大容量的驱动器来应对数据存储增长，但这种提升往往伴随着性能的降低。因此，"近线 SSD" 的概念在行业中越来越受到重视。

AI 操作人员需要最大限度地利用 GPU 资源，高效管理网络附加存储，并在日益紧张的电力和空间条件下进行扩展。在每一瓦特和每一平方英寸都至关重要的环境中，成功不仅仅依赖于技术的更新，而是需要更深层次的调整。高容量 SSD 凭借其卓越的性能和效率，正在消除 AI 工厂中的一个重大瓶颈。

与 HDD 相比，SSD 在多个方面表现优越。HDD 依赖于机械部件，这导致它们在规模上使用更多的能量、占用更多的空间，并且故障率较高。而 SSD 不仅提升了性能，还减少了能源消耗。据研究显示，在以 exabyte（十亿千兆字节）为规模的数据存储中，SSD 方案的能耗减少了77%。此外，使用 SSD 的数据中心占地面积也大幅减少，允许组织在有限的空间内扩展 GPU 规模。

随着对存储基础设施的重新审视，大型云服务提供商正在逐步转向现代高容量存储解决方案。尽管 HDD 在冷存储和归档场景中依然具有一定的存在价值，但随着 AI 和数据分析需求的增加，暖数据的需求将不断上升。

Solidigm 的新一代 SSD 技术，凭借其高效的冷却设计和卓越的性能，正好满足了日益增长的 AI 需求。通过高容量 SSD 的应用，组织能够更有效地管理其存储基础设施，为未来的 AI 发展奠定坚实的基础。

划重点:  

📈 SSD 正逐步取代 HDD，成为 AI 时代存储的核心。  

⚡ SSD 在性能和效率上远超 HDD，能显著减少能耗和空间占用。  

🌍 高容量 SSD 助力组织优化数据中心基础设施，以应对未来 AI 的挑战。