AI змінює ринок пам’яті та SSD: на GMIF 2026 обговорили HBM, HBF, QLC і PCIe 6.0

На п’ятому саміті GMIF 2026 у Шеньчжені виробники пам’яті, контролерів, SSD, серверів і пакування обговорили, як AI-застосунки змінюють вимоги до зберігання даних. Захід організували Shenzhen Memory Industry Association та Школа інтегральних схем Пекінського університету. Інформація походить із пресрелізу організаторів, тому заяви учасників слід сприймати як бачення індустрії, а не як незалежно підтверджений прогноз попиту.

Головним вузьким місцем стає не лише арифметика GPU. Під час інференсу потрібно завантажувати ваги моделей, зберігати й оновлювати KV-кеш, переміщувати великі масиви між пам’яттю та накопичувачами. Коли модель або довгий контекст не поміщається у швидку пам’ять прискорювача, продуктивність обмежується пропускною здатністю і затримкою нижчих рівнів. Через це частка пам’яті та сховищ у вартості AI-систем зростає.

Представники академічного та фінансового секторів говорили про поєднання різних носіїв. HBM забезпечує високу швидкість біля прискорювача, NAND — значно більшу місткість за нижчою ціною, а RRAM та інші технології можуть зайняти проміжні ніші. Окремо згадувалася високосмугова флеш-пам’ять HBF. Проте конференційна теза не означає, що HBF уже стала масовим стандартом: її економіка, контролери та програмна підтримка ще мають пройти практичну перевірку.

Samsung розповіла про Z-NAND, SSD PCIe 6.0 та накопичувачі надвеликої місткості. Sandisk наголосила на ролі NAND для мультимодальних моделей, довгого контексту й агентних систем. Solidigm пов’язує зростання AI з поширенням містких QLC SSD: менш швидкий, але дешевший рівень може тримати холодні ваги й кеші, тоді як продуктивніші диски обслуговуватимуть активні дані. Реальний виграш залежить від програмного розподілу даних, а не лише від типу флеш-пам’яті.

Учасники також описували поширення AI від хмари до периферії та локальних пристроїв. Для AI-ПК, окулярів, автомобілів і роботів важливі не тільки швидкість, а компактність, енергоефективність, температурний діапазон і надійність. Це створює попит на Mini SSD, вбудовані накопичувачі та спеціалізовані контролери. Водночас локальна модель потребує місця для ваг, бази знань і даних користувача, тому обсяг сховища стає частиною функціональності пристрою.

Для датацентрів обговорювали концепцію «фабрики токенів», де сервер, мережа, пам’ять, SSD і планувальник оптимізуються як одна система. Перенесення холодних частин KV-кешу на SSD може зменшити тиск на дорогу DRAM або HBM, але додає затримку. Тому потрібні передбачувана якість обслуговування, паралельні черги й розумне попереднє завантаження. Вимірювати слід не пікові гігабайти за секунду, а стабільну швидкість генерації токенів на реальному навантаженні.

Окремий виклик — тестування PCIe 6.0 та нових накопичувачів. Вищі швидкості підвищують вимоги до цілісності сигналу, охолодження, прошивок і моделювання реальних сценаріїв. Для покупця висновок простий: етикетка «AI-ready» ще не гарантує переваги. Важливі місткість, витривалість, затримка під тривалим навантаженням, відновлення після збоїв і сумісність із програмним стеком. GMIF показав напрям руху галузі, але комерційний успіх кожної технології визначать ціна та незалежні тести.