摩根士丹利调研:数据中心HDD/SSD需求延续强势,企业级SSD2026年出货容量料翻倍
相关推荐
Rubin减配致内存股深度回调,市场观点汇总:或仅为过渡方案,利好SSD和光互连
BlockBeats 消息,6 月 5 日,昨夜今晨,知名投研机构 SemiAnalysis 发布投研报告指出英伟达下一代 AI 服务器集群 Rubin NVL72 将在内存配置上做出重大调整,单机柜容量从原计划的 55TB 骤降到 28TB,同时,大多数 Rubin 系统将采用 96GB SOCAMM 模块,而非原计划的 192GB 模块。该报告引发市场巨震,美光收盘大跌 7.7%,韩国 SK 海力士开盘暴跌 8.32%。 对此,市场观点普遍谨慎乐观,认为市场存在反应过度。 美股 KOL Herman Jin 表示,内存减配本质原因是供应不够,并非需求减少。英伟达交换机方案或也存在类似利空消息。其再次强调,模型端需求才是 AI 热潮是否结束的关键指标。 另有观点指出,市场下一步应关注内存减配措施是否仅仅是过渡方案。另外,当 CPU 侧用于承载庞大上下文(KV Cache)的系统内存缩水后,GPU 算力瓶颈将无可避免地向 SSD 侧和互连侧转移,CSP 需要采购更多的高性能 SSD 或者采用更高性能的柜内连接连接方案,利好 NAND 企业,如:KIOXIA,闪迪和光链接企业 LITE,Marvell(MRVL),康宁的需求。
BlockBeats公布7月交易平台排行榜:期现交投同步显著降温
BlockBeats 消息,8 月 10 日,律动 BlockBeats 今日公布 7 月交易平台排行榜,统计显示:2026 年 7 月主流 CEX 的现货交易量相较 2026 年 6 月下降 35.51%,永续合约交易量相较 2026 年 6 月下降 19.59%。现货跌幅显著大于合约,市场整体再度降温,但杠杆交易需求相对更具韧性。 详情请见《7 月交易平台排行榜:现货市场下跌 35%,合约交易尚存韧性》
西部数据 CPO:闪存处理当下,HDD 处理整个生命周期
ChainCatcher 消息,西部数据首席产品官 Ahmed Shihab 发文表示,AI 存储竞争的关键并非单纯追求最快介质,而是能否以可承受的成本持续扩展容量。其认为,许多架构在早期运行正常,但当数据规模从数 PB 增长至数百 PB 甚至 EB 级时,可能因成本失控而暴露问题。 闪存适合模型权重、GPU 溢出、KV 缓存和会话上下文等高性能、低延迟场景;HDD 则更适合训练语料、日志、检查点、合规记录、合成数据及推理输出等大规模、长期保存且成本敏感的数据。其总结称:“闪存处理当下,HDD 处理整个生命周期。” 在 AI 规模下,存储成本本身会成为架构问题。长期将大批量数据存放在高性能介质上,将挤占计算、网络、电力和人员等预算。对于许多批量存储负载,问题并非闪存能否存储,而是客户能否长期承担全部使用闪存的成本。 未来 AI 存储不会由单一技术主导,而应根据性能、成本、功耗、密度、可靠性和数据生命周期进行分层设计。其强调,这并非闪存与 HDD 的竞争,而是需要从一开始就为不同工作负载匹配合适介质,否则架构在规模扩大后可能影响业务可持续性。
西部数据首席产品官:AI 存储不应全押闪存,HDD 仍是大规模数据长期保存基础
火星财经消息,8 月 6 日,西部数据首席产品官 Ahmed Shihab 发文表示,AI 存储竞争的关键并非单纯追求最快介质,而是能否以可承受的成本持续扩展容量。其认为,许多架构在早期运行正常,但当数据规模从数 PB 增长至数百 PB 甚至 EB 级时,可能因成本失控而暴露问题。 闪存适合模型权重、GPU 溢出、KV 缓存和会话上下文等高性能、低延迟场景;HDD 则更适合训练语料、日志、检查点、合规记录、合成数据及推理输出等大规模、长期保存且成本敏感的数据。其总结称:「闪存处理当下,HDD 处理整个生命周期。」 在 AI 规模下,存储成本本身会成为架构问题。长期将大批量数据存放在高性能介质上,将挤占计算、网络、电力和人员等预算。对于许多批量存储负载,问题并非闪存能否存储,而是客户能否长期承担全部使用闪存的成本。 未来 AI 存储不会由单一技术主导,而应根据性能、成本、功耗、密度、可靠性和数据生命周期进行分层设计。其强调,这并非闪存与 HDD 的竞争,而是需要从一开始就为不同工作负载匹配合适介质,否则架构在规模扩大后可能影响业务可持续性。
西部数据:AI存储胜负不在闪存与HDD之争,未来赢家将是经济型容量方案
Odaily星球日报讯 西部数据(WD)首席产品官 Ahmed Shihab 表示,随着人工智能基础设施快速扩张,存储领域的核心竞争不应简单归结为闪存(Flash)与机械硬盘(HDD)的较量,而在于能否构建具备长期经济可扩展性的 AI 存储架构。当前 AI 行业正面临一个关键问题:今年选择的存储架构,是否能够支撑未来数据规模增长至 PB 级甚至 EB 级。他认为,许多 AI 基础设施设计并非因性能不足而失败,而是在数据规模扩大后陷入成本困境。 Ahmed Shihab 认为,AI 数据持续增长,包括模型训练数据、推理数据、用户交互记录、合规数据和合成数据等。如果在早期阶段采用全闪存架构,虽然在小规模部署中具有吸引力,但随着数据量增长,存储成本将成为巨大负担。闪存和 HDD 并非竞争关系,而是面向不同工作负载的互补技术。高性能场景,如模型权重、GPU 溢出、KV 缓存等,需要低延迟闪存支持;而训练数据集、日志、检查点、合规记录以及大规模历史数据等长期存储需求,则更适合采用具备成本优势的 HDD。 “AI 存储的胜负将取决于谁能够提供经济可扩展的容量。”Shihab 称,客户选择存储方案时关注的不只是速度,而是能否以可靠、可持续的方式扩展 AI 业务。 Shihab 指出,AI 时代的存储架构将更加分层化,而不是依赖单一存储介质。“闪存负责关键时刻的性能,HDD 负责数据生命周期。”在 AI 基础设施规模化阶段,存储成本已经不再只是运营费用,而成为架构设计的一部分。每一美元用于高成本性能存储,就意味着更少资源投入计算、网络、电力和其他基础设施。 此外,可靠性也必须从架构设计初期考虑。对于大规模 AI 系统而言,硬件、软件、网络和电力故障都是常态,优秀的存储系统需要具备持续运行、故障隔离和快速恢复能力。他总结称,未来 AI 存储的发展方向并非“闪存取代 HDD”,而是根据不同数据生命周期和业务需求进行精准分层。“真正的基础设施不是追求炫目的性能,而是能够支撑 AI 长期增长的可靠底座。”
律动BlockBeats完成对链上数据分析工具HyperInsight的团队合并,数据能力将纳入BlockBeats Pro订阅服务
BlockBeats 消息,7 月 23 日,律动 BlockBeats 近日宣布完成对链上数据追踪平台HyperInsight的团队合并。HyperInsight 专注于链上美股、加密资产及商品期货等全球热门资本市场的数据监控,提供巨鲸地址大额异动监测、可疑内幕地址解析及链上 TradFi 资讯等服务。此次并购将进一步强化律动在跨市场链上数据领域的布局。 合并完成后,HyperInsight 的链上数据能力将全面整合至 BlockBeats Pro 付费订阅服务,为用户提供覆盖加密与 Tradefi 的跨市场资讯,并实时追踪优质交易员的链上操作动态。