# Сопутствующие статьи по теме SSD

Новостной центр HTX предлагает последние статьи и углубленный анализ по "SSD", охватывающие рыночные тренды, новости проектов, развитие технологий и политику регулирования в криптоиндустрии.

IOSG: От горячего хранилища к холодной памяти — децентрализованное хранение в эпоху бума хранения ИИ

Автор анализирует расходящиеся траектории развития централизованных систем хранения для ИИ и децентрализованного хранения (например, Filecoin, Arweave) в эпоху искусственного интеллекта. Хранилища для ИИ переживают бум, будучи переоценены как «двигатели эффективности», которые максимизируют скорость передачи данных (пропускную способность HBM, скорость SSD) для загрузки вычислений GPU. Их цель — ускорение, а не просто сохранение. Напротив, децентрализованное хранилище, находящееся в тени рынка, ориентировано на «максимальную надежность». Оно защищает «холодные данные» — долгосрочные архивы, публичные наборы данных, исторические записи — обеспечивая их неизменность, устойчивость к цензуре и постоянное сохранение с помощью криптографии и распределенных сетей. В статье подробно рассматривается многоуровневая архитектура хранилищ для ИИ (HBM, DRAM/CXL, SSD, HDD, ПО) и сравниваются философии Filecoin (верифицируемый рынок хранения) и Arweave (постоянный общественный уровень памяти). Подчеркивается, что текущие проблемы децентрализованного хранения связаны с несоответствием стимулов, отсутствием корпоративных услуг и сложностями с извлечением данных, а не с ошибочностью его ценностного предложения. В заключение отмечается, что хотя рынок в настоящее время вознаграждает эффективность ИИ-хранилищ, будущие факторы, такие как споры об авторских правах на ИИ, аудит данных и потребность в сохранении культурного наследия, могут привести к переоценке «надежного холодного уровня» децентрализованного хранения как необходимой инфраструктуры для долгосрочной памяти человечества.

marsbit12 ч. назад

IOSG: От горячего хранилища к холодной памяти — децентрализованное хранение в эпоху бума хранения ИИ

marsbit12 ч. назад

От горячего хранения к холодной памяти: Децентрализованное хранение в эпоху AI на фоне бума хранилищ

От централизованного горячего хранения до децентрализованной холодной памяти: Децентрализованное хранение в эпоху бума AI-накопителей Искусственный интеллект кардинально меняет парадигму хранения данных: акцент смещается с емкости на эффективность. «Горячее» AI-хранилище — это сложная система, нацеленная на максимальную утилизацию вычислительных мощностей. Ее ядро составляют HBM (высокопроизводительная память рядом с GPU), DRAM, CXL, корпоративные SSD и соответствующие программные стеки. Их задача — с минимальной задержкой «кормить» данные вычислительным ядрам, напрямую влияя на скорость обучения моделей и стоимость обработки. В то время как централизованный мир инвестирует в эффективность, децентрализованное хранение (Filecoin, Arweave и др.) отстаивает иной принцип — долгосрочную достоверность, неизменяемость и устойчивость к цензуре. Его ценность заключается не в скорости, а в создании надежного «холодного» фундамента для публичных данных, исторических архивов, доказательств происхождения (provenance) AI-данных и культурного наследия. Рынок в настоящее время вознаграждает эффективность, оставляя децентрализованные решения в тени. Однако по мере роста проблем с монополизацией данных, аудитом AI-моделей и сохранением цифровой истории, потребность в доверенной, устойчивой памяти может привести к переоценке роли децентрализованного хранения как критической инфраструктуры для «холодных» и верифицируемых данных.

marsbitВчера 16:25

От горячего хранения к холодной памяти: Децентрализованное хранение в эпоху AI на фоне бума хранилищ

marsbitВчера 16:25

За год "съесть" твердотельный накопитель: баг с логами Codex раскритиковали как "низкокачественное ПО"

Клиенты OpenAI столкнулись с серьезной проблемой в инструменте Codex: его система ведения логов в течение года может записать на SSD до 640 ТБ данных, что сравнимо с полным ресурсом потребительского накопителя. Проблема, о которой сообщил разработчик на GitHub, заключается в механизме `insert-and-prune` базы данных SQLite (`logs_2.sqlite`). Программа постоянно записывает и немедленно удаляет строки, преимущественно содержащие отладочную информацию уровня `TRACE` (70,7%) и телеметрию (25,3%). Хотя размер файла остается около 1 ГБ, из-за постоянной перезаписи одних и тех же секторов на диск фактически записываются сотни терабайтов. Причиной стала жёсткая настройка логирования по умолчанию на уровень `TRACE`, которая игнорирует переменную окружения `RUST_LOG`. После публикации в Hacker News OpenAI выпустила три патча, которые снизили объем записи примерно на 85%. Однако даже после исправлений нагрузка остается высокой — около 96 ТБ в год. Инцидент вызвал критику в сообществе, где такие продукты называют «slopware» («некачественное ПО»). Пользователи отмечают, что аналогичные проблемы с чрезмерным логированием наблюдаются и у конкурентов, например, Claude Code. Критики указывают на общую тенденцию: современное ПО, часто созданное с помощью ИИ, становится всё более ресурсоёмким, а ошибки маскируются мощным оборудованием.

marsbit07/02 08:52

За год "съесть" твердотельный накопитель: баг с логами Codex раскритиковали как "низкокачественное ПО"

marsbit07/02 08:52

Анализ отчета: Morgan Stanley объясняет SanDisk SNDK, правду о ценовой власти в облачных центрах обработки данных и дивидендах AI-инференса

**Обзор отчета Morgan Stanley о компании SANDisk (SNDK)** 22 июня аналитики Morgan Stanley повысили целевую цену акций SANDisk с $1100 до $1750, сохранив рекомендацию «Повышать». Ключевой тезис: спрос на вычисления для ИИ-инференса меняет правила игры на рынке NAND-памяти. **Структурный сдвиг спроса.** Облачный бизнес SANDisk в первом квартале вырос на 233% г/г, чему способствует потребность облачных провайдеров в высокопроизводительной памяти (TLC) для кэшей (KV Cache) и хранения контекста в ИИ-моделях. Эти клиенты, в отличие от потребительского сегмента, заключают долгосрочные контракты и менее чувствительны к цене. **Новая бизнес-модель (NBM) и устойчивая прибыль.** SANDisk уже зафиксировала в контрактах NBM более трети объема поставок на 2027 финансовый год. Соглашения (сроком 3-5 лет) с фиксированной ценой или коридорами обеспечивают маржинальность около 80% даже на нижнем пределе. Это создает «защитный буфер» прибыли. Morgan Stanley ожидает, что доля продаж по NBM может достичь 70-80%, что резко снизит цикличность бизнеса. **Контроль над ценообразованием и рост.** В условиях дефицита поставок NAND, который может продлиться до середины 2027 года, SANDisk обладает преимуществом в ценообразовании. Ожидается, что выручка вырастет с $7.36 млрд в FY25 до $48.83 млрд в FY27, а EPS — с $2.74 до $14.73. Рост будет в основном обеспечиваться высокомаржинальным облачным сегментом. **Потенциал и риски.** Позитивными катализаторами могут стать более быстрое внедрение корпоративных SSD, развитие edge-AI и новые технологии (например, HBM). К рискам относятся замедление роста отрасли, усиление конкуренции (включая китайские компании, такие как YMTC) и возможная потеря доли рынка SANDisk в дата-центрах. **Итог.** Логика повышения оценки основана на трех факторах: структурном росте спроса от ИИ-инференса, защите маржи через контракты NBM и сохраняющейся напряженности на рынке NAND. Целевая цена $1750 соответствует ~28x P/E на прогноз EPS за FY27.

marsbit06/23 12:05

Анализ отчета: Morgan Stanley объясняет SanDisk SNDK, правду о ценовой власти в облачных центрах обработки данных и дивидендах AI-инференса

marsbit06/23 12:05

Все о пулах прибыли и промышленной структуре иерархии хранения данных в ИИ

Автор: Годо В статье анализируется иерархическая структура и экономика рынка систем хранения данных для искусственного интеллекта (ИИ), который разделён на шесть уровней: 1) SRAM на кристалле, 2) HBM, 3) DRAM на материнской плате, 4) уровень пулинга CXL, 5) корпоративные SSD, 6) NAS и облачное объектное хранилище. В 2025 году общий объём этого рынка составил около 2290 млрд долларов США, причём DRAM занимает половину, HBM — 15%, а SSD — 11%. Основные выводы: * **Распределение прибыли:** Чем ближе уровень хранения к вычислительным модулям, тем выше его маржинальность и концентрация рынка. HBM (маржа >60%), CXL-ретаймеры (маржа 76.4%) и встроенный SRAM (прибыль оседает у TSMC) образуют высокомаржинальные пулы. DRAM имеет наибольший объём рынка, а NAS/облака — модель масштабируемой прибыли от услуг. * **Ключевые игроки:** Рынок высоко консолидирован. В сегментах памяти (HBM, DRAM, SSD) доминируют Samsung, SK Hynix и Micron, контролирующие более 90% рынка. В новом сегменте CXL выделяется компания Astera Labs. * **Драйверы роста:** Основной прирост прибыли в ближайшие годы ожидается от трёх направлений: HBM (ожидаемый CAGR ~40%), корпоративные SSD (CAGR 24%) и пулинг памяти через CXL (CAGR 37%). * **Технологические тренды:** Архитектура хранения для ИИ развивается по трём путям для уменьшения задержек: наращивание объёма и пропускной способности HBM рядом с GPU, объединение памяти на уровне стойки через CXL и разработка вычислительной памяти (In-Memory Computing). Таким образом, рынок ИИ-хранилищ структурирован, и самые высокие прибыли генерируются в технологически сложных сегментах, максимально приближенных к процессорам, где доминирует небольшая группа компаний.

marsbit05/14 04:05

Все о пулах прибыли и промышленной структуре иерархии хранения данных в ИИ