ارتفاع كبير قادم لأسعار وحدات التخزين، والذكاء الاصطناعي هو السبب

وفقاً لتقرير نشرته صحيفة DigiTimes التايوانية المتخصصة في التكنولوجيا، لم تعد العديد من شركات الذكاء الاصطناعي مستعدة لانتظار عامين تقريباً حتى تستقر سلاسل توريد الأقراص الصلبة (HDD)، وبدأت بالفعل بالتحول إلى استخدام وحدات التخزين من نوع SSD. ولتقليل التكاليف، اختارت معظم الشركات وحدات تخزين تعتمد على ذاكرة QLC NAND بدلاً من طرازات TLC الأسرع والأكثر متانة، ولكن الأعلى سعراً.

يتوقع محللو الصناعة أن يؤدي تزايد الطلب على أقراص SSD المعتمدة على QLC من مراكز البيانات في الولايات المتحدة، وكندا، والصين إلى احتمال حدوث نقص في الأقراص المخصصة للمستهلكين. ونظراً لأن الأقراص الاستهلاكية التقليدية تعتمد أساساً على QLC لتقليل التكلفة، فإن هذا النقص سيؤدي إلى ارتفاع الأسعار، مما يزيد من الأعباء المالية على المستخدمين الذين يواجهون بالفعل ارتفاعاً تاريخياً في أسعار الأجهزة.

يرجّح الخبراء أن اعتماد شركات الذكاء الاصطناعي السريع لتقنية QLC سيدفعها لتجاوز مبيعات TLC بحلول أوائل عام 2027، وهو ما يمثل نقطة تحول كبرى في سوق وحدات SSD. كما يشير التقرير إلى أن العديد من شركات الذكاء الاصطناعي بدأت بتخزين كميات كبيرة من شرائح QLC NAND تحسباً لنقص الإمدادات، مما جعل خطوط إنتاج بعض الشركات المصنعة محجوزة بالكامل حتى عام 2026.

لقد أدى التوسع السريع لصناعة الذكاء الاصطناعي والمنافسة العالمية في مجال الذكاء الاصطناعي العام إلى ضغط هائل على البنية التحتية التي تدعم مراكز البيانات فائقة القدرة. فبالإضافة إلى وحدات معالجة الرسوميات (GPU) والمسرّعات، أثّر هذا الطلب المتزايد تقريباً على كل فئة من فئات العتاد، بما في ذلك المعالجات (CPU)، والذواكر، ومعدات الشبكات عالية السرعة، وأنظمة التخزين واسعة النطاق.

وقد أدى هذا الطلب المتنامي إلى ارتفاع أسعار المكونات بشكل ملحوظ، حيث زادت تكلفة ذاكرة DRAM بنسبة تقارب 50% في الأسابيع الأخيرة. وتشير التقارير إلى أن مشغّلي مراكز بيانات الذكاء الاصطناعي في كل من الولايات المتحدة والصين يحصلون حالياً على نحو 70% فقط من طلباتهم من DRAM، رغم موافقتهم على دفع أسعار أعلى.

لا يقتصر الارتفاع على ذاكرة النطاق الترددي العالي فقط، إذ كشف تقرير سابق من DigiTimes أن الطلب على وحدات DDR5 RDIMM القياسية تجاوز المعروض المتاح، في وقت تقوم فيه شركتا Samsung وSK Hynix بتحويل قدرات التصنيع من المنتجات الاستهلاكية إلى المكونات المخصصة لتطبيقات الذكاء الاصطناعي الأكثر ربحية.