全球儲存短缺恐延宕企業AI專案進度

對人工智慧需求的急速飆升正與脆弱的硬體供應鏈相撞，形成一場可能擾亂未來數年企業AI時程的「完美風暴」。當組織爭相建置內部（on-premise）AI能量時，正面臨關鍵儲存元件的全球嚴重短缺——具體而言為 DRAM 與 NAND Flash。隨著價格預計飆升超過50％且關鍵硬體的交期延長到超過一年，CIO 與 IT 領導人被迫重新思考其基礎架構策略。

此一短缺由超大規模雲端業者（hyperscalers）前所未有的需求與資料產量爆炸所驅動，標誌著供需平衡的根本重置。對 Creati.ai 讀者而言，理解這場硬體危機的細微差異至關重要，因為它會直接影響在企業資料中心中部署生成式AI（Generative AI）與大型語言模型（Large Language Models，LLMs）的可行性與時程。

價格飆升的結構

廉價且大量可得的儲存時代似乎將告一段落，取而代之的是極端波動與成本上升的時期。產業分析師與硬體供應商對於這波價格上漲發出警告，並非單純通膨，而是結構性的變動。

根據近期市場分析，DRAM 與 NAND 儲存的價格預計在整個 2026 年顯著上升。Circular Technology 全球研究主管 Brad Gastwirth 將此情勢形容為「根本重置」。談及當前市場動態時，他指出記憶體與儲存已從次要元件升格為主要的系統級效能瓶頸。含義明確：執行 AI 工作負載所需的硬體正成為瓶頸。

這對企業的財務影響相當明顯。聯想（Lenovo）AI 與高效能運算（HPC）副總裁 Scott Tease 提出嚴峻預測，建議某些元件的價格相較於 2025 年初可能成長至四倍。他特別指出 64-Gigabyte DIMM 的價格走勢——這是伺服器、筆電與工作站常見的記憶體建置單位。該相同元件過去採購價約在低 200 美元區間，但預計在未來數月將逼近 800 美元。

如此劇烈的價格上升不可避免地影響整個硬體生態系。不論企業是採購新的 AI-ready 伺服器或升級既有的 資料中心 基礎建設，材料清單的開銷都將暴增。市場情報供應商 TrendForce 也證實這些擔憂，預測 DRAM 價格在 2026 年第一季將較去年大幅跳升 55% 至 60%，而 NAND Flash 價格亦預計呈現類似的上漲趨勢，約 33% 至 38%。

「售罄」的資料中心

除了價格，硬體的實際不可得性對專案時程構成更存在性的威脅。供應鏈 目前明顯偏向最大玩家——超大規模雲端業者（例如 AWS、Google 與 Microsoft）與主要 OEM——這些玩家已簽訂長期供應合約，有些合約甚至延伸至 2027 年。

這種「排他化」效應使中型企業與較小的業者只能在現貨市場搶奪殘餘供應。Western Digital 的產品長 Ahmed Shihab 確認整體產業供應吃緊，並指出供應將持續在明年維持緊繃。驅動因素不出所料是 AI。無論是訓練龐大的基礎模型，或是在大規模下執行推論，AI 工作負載都需要大量高速儲存。出貨硬碟的平均容量雖在增加，但可用單位總數仍不足以滿足市場的飢渴。

製造商對於擴充產能抱持謹慎態度，因過往經歷過榮景-蕭條週期，曾在興建晶圓廠上投資數十億，卻在設施上線時面臨市場供過於求。興建半導體廠為資本密集的工作，成本高達 500 億美元以上，且超過 15 個月的建置期。結果，供應商優先滿足高利潤的 AI 伺服器需求，並將生產線從傳統記憶體產品重新調配。此一轉向造成其他領域（例如廣泛運用於工業與網路設備的 MLC（Multi-Level Cell）NAND Flash）出現短缺。由於三星（Samsung）預期在 2026 年中停止 MLC NAND 生產，單就今年而言此特定技術的產能預計將下滑 42%。

技術轉向：QLC 的崛起

隨著業界應對傳統高效能儲存短缺，為緩解容量緊縮出現一波技術轉向。Quad-Level Cell（QLC）固態硬碟的採用正在加速。QLC 技術透過每個儲存單元儲存四位元資料來提高儲存密度，相較於 TLC（Triple-Level Cell）的三位元或 MLC 的兩位元。

TrendForce 預測 QLC 硬碟將很快佔據企業 SSD 市場的 30%。此轉向由必要性推動；QLC 允許在更小的物理體積內達到更高容量，對於機架空間與電力緊張的資料中心至關重要。然而，QLC 有其取捨，主要在耐久度與寫入速度上不如前代技術。

對企業 IT 架構師而言，這次轉換需要改變資料管理策略。IEEE 會士、Coughlin Associates 總裁 Tom Coughlin 建議組織必須適應 QLC 的特性。透過整合資料與最小化寫入次數，企業可以延長 QLC 元件的使用壽命。這也與優化儲存分層的更廣泛趨勢一致——將「熱」資料保留在稀缺且高效能的 NVMe 磁碟上，同時把「溫」或「冷」資料移至高密度的 QLC 階層。

CIO 的策略性回應

面對高容量 SSD 可能超過一年交期與飆升的成本，CIO 必須採取防禦性策略以維持其 AI 計畫。對多數組織而言，「買下你可能需要的一切」的做法已不再可行，因為成本過於高昂。

市場展望比較

下表說明企業領導人必須因應的儲存版圖劇變：

專家建議數項務實步驟來應對這波緊縮：

• 延後非關鍵升級： Forrester 分析師 Brent Ellis 建議中型企業暫緩。若組織規劃的是小型 AI 叢集，若可能的話，比起在價格高峰時購買，將硬體採購延後幾個月可能更為明智。
• 優化現有資產： 在採購新硬體前，進行現有儲存的嚴格稽核。資料重複刪除、壓縮與封存未使用資料，能在不花一毛錢購買新硬體的情況下釋出 PB 級空間。
• 混合雲策略： 雖然雲端儲存價格也可能因超大規模雲端業者轉嫁成本而上漲，但在短期的 AI 高峰期間，雲端可能比本地硬體提供更多彈性。但這必須權衡長期的資料流出成本（data egress）。
• 軟體優化： 投資於程式效率可以降低執行 AI 模型所需的硬體規模。像是模型量化與剪枝等技術能減少大型語言模型的記憶體需求，使其能在現有、較低階的硬體上運行。

資料科學的自我實現式預言

短缺問題因資料科學本身的本質而被放大：可用儲存愈多，消耗愈快。加州大學聖地牙哥分校工程學教授 Falko Kuester 以 Open Heritage 3D 專案說明此現象。當他們收集古蹟的高解析掃描資料——LIDAR、點雲（point clouds）與高解析度影像——其資料足跡呈指數成長。他們預期在 18 個月內達到 PB 級資料。

每個投入 AI 的企業都在上演類似情境。「實地真值」（ground truth）資料集被建立後，會為訓練、驗證與測試而複製，再加上標註與擴增，使得每一步驟的儲存需求倍增。隨著解析度提高與模型變得更複雜，「本性」就是消耗每一個可用位元（byte）的儲存。

結論

全球儲存短缺並非短暫的閃失，而是對 AI 產業的重要結構性障礙。隨著 2026 年推進，取得硬體的能力將成為關鍵的競爭差異化因素。未為延長交期與膨脹預算做規劃的企業，風險在於其 AI 專案可能不是因為缺乏演算法或人才而停擺，而是單純因無法儲存驅動這些專案的資料。對 Creati.ai 社群而言，訊息明確：實體層的 AI 基礎設施 需要立即且具策略性的關注。