💡 **AI工作负载对存储性能提出新要求**：AI时代，存储不再仅仅是数据存储，而是需要支持海量数据集的高吞吐量访问，并确保存储与GPU之间存在低延迟路径，以满足AI模型训练和推理的实时性需求。同时，存储容量需要随着模型和数据集的增长而同步扩展，并且在能效方面需要得到有效控制，以降低AI集群的运行成本。

🚀 **SSD在速度和容量上全面超越HDD**：在AI工作负载的关键指标上，HDD硬盘已难胜任。目前，24TB的HDD已属大容量，而SSD已能达到128TB。在读写速度方面，SSD每TB可达1GB/s，RAID配置下甚至能达到3GB/s，远超HDD的5-10倍。这种性能差异在处理大规模AI数据集时尤为关键。

🛡️ **SSD在可靠性和能效方面更具优势**：企业级SSD不仅拥有更长的使用寿命和长达10年的质保，其运行稳定性也更胜一筹。SSD阵列的重建时间显著缩短，降低了宕机风险。同时，SSD在每TB数据上的功耗显著低于HDD，在能耗巨大的AI集群中，SSD的能效优势能够有效降低运营成本。

🔮 **SSD主导未来存储市场**：展望未来两三年，SSD容量预计将提升至256TB甚至512TB，届时SSD与HDD在容量和性能上的差距将进一步拉大。而HDD硬盘在容量上的突破（如希捷、西数预计2030年后推出100TB HDD）将显得滞后，SSD将成为AI时代主流存储解决方案。

快科技9月21日消息，HDD机械硬盘、SSD固态硬盘现在是两大主流存储选择，本来在数据中心市场HDD还有容量优势，但在接下来的AI时代HDD硬盘已经完全干不过SSD了。

Embedded网站撰文分析了SSD、HDD硬盘在AI时代的前景，指出AI工作负载对基础设施的需求跟传统企业级应用有根本性不同，具体如下:

对海量数据集的高吞吐量访问

存储和GPU之间的低延迟路径

可扩展的容量，随着模型复杂性和数据集大小的增长而同步增长

在耗电的AI集群中控制能效成本

简单来说就是AI负载对存储系统的性能要求高，也需要低延迟，还要扩展性灵活，最后就是能效要高以降低成本。

在这四个关键指标中，HDD硬盘根本没法打，24TB的HDD硬盘已经是很大了，但SSD可以做到128TB，每TB的速度可以做到1GB/s，RAID下甚至能到3GB/s，比HDD硬盘快了5-10倍以上。

HDD硬盘之前引以为傲的可靠性也比不过SSD了，因为企业级SSD硬盘有更长的使用寿命，还有10年质保，而且还有额外支持，可以一直用到物理耗尽。

而且可靠性不止是寿命，还要看运行稳定性，HDD阵列重建需要数天时间，SSD可以显著缩短重建时间，降低不能运营的时间。

能效方面当然也是SSD完胜，每TB数据瓦数显著低于HDD硬盘。

如果放眼未来两三年，SSD硬盘容量将提升到256TB、512TB，那时候双方的差距就更大了，而希捷、西数预计在2030年后才能推出100TB的HDD硬盘。