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2026/09/21
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PC明年還要漲價20%?
因記憶體、SSD飆漲而攀高的PC產品ASP(平均單價)還未漲到頂,宏碁董事長陳俊聖今(19)日表示,研調預估下半年及明年度PC總量將有雙位數跌幅,但ASP仍將繼續緩步向上,他認為依產品不同、漲幅約達5~20%,PC價格的高峰可能落在明年年中,明年下半年或年底才有機會看到售價趨於平穩或什至回落。 觀察目前零元件產供情況,陳俊聖指出,隨著中國記憶體廠的產能陸續開出,部分記憶體如DDR4現貨市場因交易商(trader)也開始釋出更多貨源而逐漸供過於求,但部分高階的型號如LPDDR5X 9600、配置於NVIDIA N1X/N1的型號則仍相當緊缺,業界為替接續上市的RTX Spark AI PC積極備料中。 除了記憶體已見陸廠以「價格破壞者」之姿、擴大供貨,先前相對吃緊的CPU供應也已好轉,現階段僅有部分低核心數的型號仍缺,不過其他多項零元件如PCB、MLCC報價陸續上漲,目前主要關鍵零元件合約價處於高檔震盪、市場報價混亂,近期終端PC產品價格仍將持續反映高漲的成本影響。 陳俊聖預期,明年年中隨著上游原廠新擴的產能開出,預期記憶體、SSD的採購價有機會較今年下滑。
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2026/09/12
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企業級SSD的"黃金時代"—AI推理如何重構NAND產業?
NAND產業正在經歷一場深刻的"分裂"。一方面,企業級SSD受AI推理、RAG和KV cache外溢拉動,成為NAND最大的單一應用,佔全球NAND出貨量的近一半;另一方面,消費級NAND仍受手機、PC需求壓制,閃迪的消費類業務營收環比下滑32%。一個資料揭示了這場分裂的殘酷:當大模型上下文從4K token提升到128K token時,KV快取需求增長32倍。NAND,已經分裂成"企業級"和"消費級"兩套完全不同的生意。 開篇:NAND的"分裂" 過去,NAND是一個"統一的市場"——手機、PC、SSD、USB 隨身碟都用NAND,價格一起漲跌,周期一起波動。但AI推理的出現,正在撕裂這個"統一"。企業級SSD成為NAND的"新貴"(佔出貨量近48%),需求由AI推理、RAG、KV cache外溢拉動,供不應求;而消費級NAND陷入"冰點",閃迪消費類業務營收環比下滑32%。NAND已分裂成兩套完全不同的生意。 第一章 AI推理如何拉動企業級SSD
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2026/09/02
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Gen7 SSD亮相!三星電子V10 NAND
三星半導體表示,FMS 2026峰會上公佈的V10 BV-NAND不僅能支援128TB大容量固態硬碟,也有望用於下一代的PCIe Gen7 固態硬碟。 V10 BV-NAND採用3D Bonded-VNAND架構,分別在2片晶圓上建構記憶體單元與外圍電路,此後以晶圓鍵合工藝將兩部分組合在一起;而其完整記憶體單元由三個高深寬比堆疊結合而成,累計達到400層以上。 獨立建構記憶體單元與外圍電路使得其能最大化外圍器件的性能,並通過電路設計利用增強特性,實現高性能和低功耗。 V10 BV-NAND還綜合應用了多孔、零假孔、Pin-ODT、DFE、RDCA、低電壓、電源隔離低抽頭終端(PI-LTT)等技術,最終在位密度、I/O 速率、功耗上分別實現了58%、33%、25%的改進。(芯話社)
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2026/09/01
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企業級SSD與DDR5—AI記憶體的"隱形冠軍"
當所有人都在盯著HBM時,企業級SSD和DDR5正在悶聲發大財。2026年,伺服器DRAM佔比將首次超過50%,企業級SSD成為NAND最大應用,AI訓練伺服器單機eSSD容量4年增長4倍。DRAM吃的是AI的"計算紅利",NAND吃的是AI的"記憶體紅利"——AI的記憶體需求,遠不止HBM。打破"HBM才是全部"的認知偏差,才能看清AI記憶體需求的全景圖。 開篇:聚光燈之外的"隱形冠軍" HBM,是AI記憶體當之無愧的"明星"——它的價格暴漲、產能售罄、技術迭代,佔據了所有頭條。但聚光燈之外,一場同樣深刻的變革正在發生。2026年的兩個資料,足以讓"HBM中心論"動搖:伺服器DRAM佔比將首次超過50%(伺服器取代手機成為記憶體需求最主要市場);企業級SSD(eSSD)成為NAND最大應用(佔NAND總需求48%)。2026年8月12日,市場調研機構Counterpoint Research發佈2026年第二季度記憶體與記憶體市場追蹤報告,揭示了行業格局的深刻變化。報告顯示,企業級固態硬碟(eSSD)已佔全球NAND總位元出貨量的48%,較去年同期的26%幾乎翻倍。這一轉變源於AI工作負載從訓練階段向推理階段的遷移,資料集與KV快取對高速、低功耗記憶體的需求激增,直接推高了企業級產品的採購量。 這兩個"隱形冠軍"——企業級SSD和DDR5——正在悄悄改寫AI記憶體的格局。當大模型參數從千億邁向兆,記憶體需求是指數級增長的,而HBM只是這條增長曲線的一小段。
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美股艾大叔
2026/08/26
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閃迪把「NAS SSD」單獨拆一條產品線:是真痛點,還是把企業級余料重新貼牌?
閃迪把「NAS SSD」單獨拆一條產品線:是真痛點,還是把企業級余料重新貼牌? 2026 年 8 月 20 日(美西時間),Sandisk(閃迪)發佈 SANDISK NAS 600 SATA SSD 與 SANDISK NAS 800 NVMe SSD 兩條新品,定位專業創作者(prosumer)、小型企業、私有雲 NAS 場景,預計 2026 年 9 月全球鋪貨。 💡 這不是「又一塊快盤」的新聞。這是記憶體原廠在 消費級 SSD 捲成紅海、企業級 SSD 供過於細 的夾縫裡,重新切出「NAS 專用」這一層溢價市場的訊號。 🔍 聚焦|兩塊盤的核心參數攤開看
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MK陪跑學苑x陪你練穩現金流節奏
2026/08/25
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美光「記憶體牆」是需求到頂,還是 AI 速度太快?震為雷的三段承接法 美光出現「記憶體牆」的市場說法,市場很容易把它直接翻譯成「AI 需求到頂」。但從產業結構來看,記憶體牆也可能代表另一件事:AI 運算速度提升後,資料供應在容量、頻寬、延遲、功耗、封裝與交付上,開始需要同步升級。 需求增加與股價下跌並不矛盾。當市場原本已經把高成長預期反映在估值裡,任何供給擴張、產品轉換、交付瓶頸或獲利預期調整,都可能先造成價格修正。因此,今天不把美光單日跌幅直接等同於 AI 趨勢結束,也不把產業需求存在直接等同於股價必然上漲。 8 月 25 日的市場輸入顯示,加權指數下跌 461 點並跌破季線;美光下跌約 6%;外資賣超約 157.4 億元,投信逆勢買超約 30.5 億元;成交量縮至近四個月低位,VIX 約 15.85。這些數字是當日觀察值,不能延伸成後市預測,也不能只用單日法人方向替市場下結論。
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AI記憶體需求的三段驗證法:看懂美光「記憶體牆」背後的承接力 Podcast Platforms - Flink by Firstory
震為雷的市場觀察:需求變速度,速度再變成交付,才算真正落地 美光股價下跌、記憶體市場出現「記憶體牆」的說法,很多人第一時間會問:AI 需求是不是要降溫了? 這一集,我們用震為雷的六個圖像,拆解市場聲量與真正承接之間的距離:岩上人提醒高期待需要基本面支撐;開花樹提醒單一好消息不等於長期成果;一文書對應消息、規格與交付條件;推車與車上文字,則提醒需求要經過技術、產能與執行,最後才會變成出貨與現金流。 節目中也整理一套可以反覆使用的「需求、速度、交付」三段驗證法:先確認 AI 工作負載是否持續帶動需求,再看 HBM、頻寬、封裝與新技術是否跟得上,最後回到訂單、營收、毛利與現金流,確認需求是否真的完成交付。 這套方法也能用在工作與家庭:遇到突發消息時,先確認事情本身,再辨識急迫程度與負責人,最後留下可驗收的結果與安全 buffer。 想把每日市場資訊整理成自己的觀察紀律,可從這裡了解 MK 陪跑學苑: https://school.happy2brich.com/join-v2?utm_source=podcast&utm_medium=shownotes&utm_campaign=daily_podcast_20260825&utm_content=join_v2_cta [https://school.happy2brich.com/join-v2?utm_source=podcast&utm_medium=shownotes&utm_campaign=daily_podcast_20260825&utm_content=join_v2_cta] Podcast powered by Firstory.
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2026/08/18
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記憶體行業正在經歷一場-靜默海嘯,這輪漲價可能持續到2028年
聚焦 2026年8月 美國聖克拉拉 全球快閃記憶體峰會(FMS 2026)現場 一張關於DRAM、SSD、HDD價格走勢的幻燈片,讓台下不少資料中心採購負責人當場舉起手機拍照。原因很簡單,這張圖裡的每一個百分比,都意味著他們下一份採購合同要多付出真金白銀。 如果你還停留在"記憶體是便宜的、夠用就好"的認知裡,這篇文章會讓你徹底改觀。這不是又一輪普通的行業周期波動,而是AI時代第一次把記憶體硬體推到了和算力同等重要的位置。 一、漲價資料有多離譜 先看數字說話
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2026/08/11
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SSD走向推理主鏈路:處於爆發臨界點上的AI SSD
大語言模型推理正在同時遭遇容量牆與I/O牆。模型參數持續擴大,長上下文、多輪對話和智能體任務又使KV Cache快速膨脹;MoE模型雖然降低了單次計算的啟動參數量,卻需要保存遠大於視訊記憶體或記憶體容量的專家權重。在雲側算力中心,這一矛盾表現為昂貴的HBM資源被模型權重和KV Cache長期佔用,GPU有效利用率受到資料搬運制約;在邊緣側和端側,有限的DRAM或統一記憶體則直接限制了本地可運行模型的規模。由此,SSD開始從模型檔案的靜態存放裝置進入大模型推理的即時資料路徑,成為HBM、VRAM和DRAM之後的正式記憶體層級。 這一變化最早在推理基礎設施和叢集架構中得到清晰體現。月之暗面的Mooncake採用以KV Cache為中心的分離式推理架構,將GPU叢集中原本未被充分利用的CPU、DRAM和SSD組織為分佈式快取資源[1];Mooncake Store進一步支援由DRAM與SSD/NVMe構成的多級快取,使冷資料能夠在容量更大、成本更低的快閃記憶體層長期保留[2]。2026年,輝達推出CMX上下文記憶體記憶體平台,在Vera Rubin基礎設施中增加一個面向KV Cache最佳化、通過乙太網路連接的快閃記憶體層級,由BlueField-4負責NVMe SSD管理、資料保護和網路傳輸。輝達將其定義為介於GPU記憶體與共享記憶體之間的pod級上下文層[3]。這些架構釋放出一個明確的產業訊號:SSD正在成為推理系統需要直接調度的資源,而不再只是模型載入前後的外圍裝置。 但推理基礎設施開始呼叫SSD,並不意味著傳統SSD已經適合承擔常駐推理任務。傳統SSD面向檔案和塊資料記憶體設計,其性能指標主要圍繞順序頻寬、隨機IOPS、資料可靠性與單位容量成本展開;LLM推理需要的卻是具有嚴格時序約束的資料供應。KV Cache會在prefill階段集中生成並持續寫入,在後續請求中按會話、模型層和Token位置反覆讀取;MoE推理則需要根據路由結果,在每一層計算前及時取得特定專家權重。一次讀取未能趕上計算窗口,就可能讓GPU、NPU或CPU進入等待狀態,而SSD在高佇列深度下取得的峰值IOPS,並不等同於低佇列深度、細粒度訪問時的穩定延遲。 這種矛盾還延伸至SSD內部。NAND Flash以頁為單位讀取、以塊為單位擦除,FTL需要執行地址對應、垃圾回收和磨損均衡,容易產生寫放大與尾延遲;持續寫入KV Cache還會對快閃記憶體壽命提出遠高於普通消費負載的要求。傳統LBA排布並不瞭解模型層、MoE專家、KV塊及其訪問順序之間的語義關係,相互關聯的資料可能被分散到不同物理位置,難以形成可預測的平行讀取。檔案系統、塊裝置和NVMe軟體棧中的排隊、中斷、資料複製與頁快取,也會增加端到端延遲。如果缺少面向模型執行順序的地址佈局、快取劃分、優先順序調度、非同步預取和壽命管理,SSD雖然擁有TB級容量,卻仍難以像DRAM或VRAM一樣穩定參與每一個Token的生成。
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