SSD相比HDD具备总拥有成本（TCO）优势
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企业级 SSD 爆发成本轮 NAND 需求增长的核心驱动力。本轮 NAND 需求增长由企业级 SSD 驱动，涉及训练、推理、以及基础存储各环节。AI 训练阶段，训练大模型需要超大规模的数据集，GPU 在高速运算时，依赖 eSSD（企业级 SSD）来做数据加载和检查点保存，此阶段通常采用1TB到16TB TLC或(p)SLC SSD。在推理阶段，一个查询（Query + Prompt）会被送到 RAG 向量数据库检索相关信息，再结合模型参数存储的数据，生成最终答案。由于推理需低延迟（毫秒级响应），eSSD 的随机读写性能（IOPS）远高于 HDD，可满足“查询+提示+相关信息”的实时调用需求；同时 RAG 向量数据库需高频检索向量数据，eSSD 带宽优势可提升推理效率，因而此阶段 SSD 用量显著提升，通常采用容量32TB 以上的 TLC 或 QLC NAND。数据存储与处理阶段，原始数据需经过存储、清洗、ETL 处理，生成干净的数据集再用于训练，该阶段要求存储具备稳定、低延迟启动特性，eSSD 可靠性优于 HDD，因而也被用于基础存储需求。
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