SanDisk raddoppierà il prezzo dei 3D NAND per SSD aziendali nel 2026
Previsto un aumento della domanda per l'archiviazione server grazie all'AI, con SanDisk pronta a raddoppiare i prezzi delle NAND.
SanDisk si prepara a raddoppiare il prezzo dei suoi dispositivi di memoria 3D NAND ad alta capacità utilizzati in SSD di livello enterprise nel primo trimestre del 2026. L'aumento dei prezzi è anticipato per soddisfare una forte domanda di archiviazione server prevista nei prossimi trimestri, secondo quanto riportato da Nomura Securities.
Sebbene non sia chiaro quanto questo aumento influenzerà i prezzi delle memorie flash utilizzate nei dispositivi consumer, è noto che normalmente i prezzi delle NAND per smartphone e PC seguono quelli dei chip di livello enterprise, poiché sono prodotti negli stessi impianti.
Nomura Securities sottolinea che l'aumento dei prezzi è legato a carenze a breve termine e alla crescita della domanda guidata dall'intelligenza artificiale. Tra i fattori trainanti della domanda di archiviazione enterprise, viene citata la piattaforma di Nvidia, Inference Context Memory Storage Platform (ICMSP), basata sul DPU BlueField-4.
Nonostante l'industria produca annualmente oltre 800 exabyte di NAND, la crescente necessità di sistemi AI per l'archiviazione sta inevitabilmente spingendo la domanda verso l'alto, portando così all'aumento dei prezzi che stiamo osservando attualmente.
Cosa significa '3D NAND' e perché è importante per gli SSD enterprise?
La '3D NAND' è una tecnologia di memoria flash in cui le celle di memoria sono impilate verticalmente in più strati, aumentando la densità di archiviazione e migliorando le prestazioni. Questa tecnologia è cruciale per gli SSD enterprise poiché offre maggiore capacità e velocità, soddisfacendo le esigenze di archiviazione dei data center e delle applicazioni ad alte prestazioni.
Quali sono le cause principali dell'aumento dei prezzi delle memorie 3D NAND nel 2026?
L'aumento dei prezzi delle memorie 3D NAND nel 2026 è attribuito a una forte domanda di archiviazione server, in particolare per supportare applicazioni di intelligenza artificiale. Inoltre, carenze a breve termine nella produzione e l'introduzione di nuove piattaforme come l'Inference Context Memory Storage Platform di NVIDIA contribuiscono a questa tendenza.
In che modo l'aumento dei prezzi delle memorie 3D NAND per SSD enterprise potrebbe influenzare i dispositivi consumer?
Sebbene l'impatto esatto non sia chiaro, i prezzi delle memorie NAND per dispositivi consumer come smartphone e PC tendono a seguire quelli dei chip di livello enterprise, poiché sono prodotti negli stessi impianti. Pertanto, è possibile che anche i dispositivi consumer subiscano aumenti di prezzo.
Cos'è la piattaforma Inference Context Memory Storage di NVIDIA e quale ruolo gioca nel mercato dell'archiviazione?
La piattaforma Inference Context Memory Storage di NVIDIA è una nuova infrastruttura di storage nativa per l'intelligenza artificiale, progettata per accelerare e scalare l'inferenza su larga scala. Basata sul processore BlueField-4, estende la capacità di memoria delle GPU e consente la condivisione ad alta velocità dei dati della cache key-value tra i nodi di calcolo AI, migliorando l'efficienza e le prestazioni.
Quali sono le implicazioni dell'aumento dei prezzi delle memorie NAND per le aziende che gestiscono data center?
L'aumento dei prezzi delle memorie NAND comporta costi operativi più elevati per le aziende che gestiscono data center, poiché l'archiviazione è una componente fondamentale delle loro infrastrutture. Questo potrebbe portare a un aumento delle tariffe per i servizi cloud e a una maggiore attenzione all'ottimizzazione delle risorse di archiviazione.
Come influisce la crescente domanda di intelligenza artificiale sul mercato delle memorie NAND?
La crescente domanda di intelligenza artificiale richiede capacità di archiviazione elevate e prestazioni rapide, spingendo la domanda di memorie NAND. Questo aumento della domanda contribuisce all'incremento dei prezzi e stimola l'innovazione nel settore per soddisfare le esigenze delle applicazioni AI.
