據TrendForce 報道 ，過去兩年裏，人工智能（AI）創造的龐大數據量正衝擊全球數據中心存儲設施，傳統作為海量數據存儲基石的近線硬盤（Nearline HDD）已出現供應短缺，而高效能、高成本的SSD逐漸成為了市場焦點，特別是大容量的QLC SSD出貨量可能在2026年出現爆炸性增長。

在傳統數據中心儲存分層架構中，HDD憑藉每單位儲存容量的極低成本優勢，穩居冷數據（Cold Data）主流儲存方案。冷數據包含備份檔案、歷史記錄等不常被存取，但需要長期歸檔保存的數據。隨着AI推理應用擴張，冷數據儲存需求也在急速攀升。

在過去的應用場景裏，得益於高速讀寫性能，SSD主要負責需頻繁存取的熱數據（Hot Data）和温數據（Warm Data）。如果拿QLC SSD和近線硬盤比較，前者1能效更好，可以節約約30%的耗電量。

由於HDD製造商近年來都沒有擴大產能，無法及時滿足AI的突發需求。目前近線硬盤的交貨期限已經從原來的數週延長至一年，加速擴大了雲端服務的存儲缺口。部分雲端服務供應商早已規劃在温數據上擴大SSD的使用，但是HDD巨大的缺口甚至讓雲端服務供應商開始考慮在冷數據上採用SSD，不過要邁向大規模部署須先解決成本和供應鏈的雙重挑戰。

需要注意的是，想讓QLC SSD用於冷數據，需考量數據管理算法的修正、軟件堆棧的適配，以及對整體擁有成本（TCO）的精算，而且還要考慮到整體的成本問題。