SK hynix چشم‌انداز خود را برای حافظه NAND بهینه‌شده برای AI رونمایی کرد

شرکت کره‌ای SK Hynix در جریان رویداد OCP Global Summit، از راهبرد جدیدی پرده برداشت با عنوان «AI-NAND»، خط محصولات حافظه NAND سفارشی‌شده برای نیازهای فشرده و خاص AI را معرفی کرد.
به گفته این شرکت، نسل جدید NAND برای افزایش عملکرد، پهنای‌باند و چگالی داده بهینه شده‌اند تا فشار روی سیستم‌های ذخیره‌سازی مراکز داده AI کاهش یابد.

تحلیل:

• این حرکت نشانگر آن است که فشار بر نقطه ضعف‌های جانبی AI — مانند ذخیره‌سازی حجیم داده‌ها — در حال افزایش است. نمی‌توان کل تمرکز را بر CPU/GPU گذاشت؛ حافظه نیز نقش حیاتی دارد.
• محصولاتی که ترکیبی از سرعت، ظرفیت و کارایی انرژی باشند، پتانسیل تبدیل شدن به استاندارد صنعت را دارند.
• این اقدام می‌تواند زمینه رقابت شدید با تأمین‌کنندگان فعلی SSD و NAND را رقم بزند؛ شرکت‌هایی مثل Micron، Samsung و Western Digital باید طراحی‌های AI-بهینه خود را تقویت کنند.
• یکی از چالش‌ها، اطمینان از دوام و نرخ خطای پایین در حافظه‌ای است که به‌صورت سنگین مورد استفاده قرار می‌گیرد؛ آزمایش‌های طولانی‌مدت و پیش‌بینی رفتار در بارهای AI حیاتی است.

۱. زمینه کلی: چرا AI به حافظه‌ی جدید نیاز دارد؟

در سال ۲۰۲۵، بخش عمده‌ای از هزینه و توان مصرفی مراکز داده AI مربوط به ذخیره‌سازی و انتقال داده‌ها است، نه فقط محاسبات GPU.
مدل‌های مولد مانند GPT-4، Claude 3 و Gemini میلیاردها پارامتر دارند و برای هر بار آموزش یا استنتاج، به حجم عظیمی از داده نیاز دارند.
در چنین شرایطی، حافظه NAND معمولی دیگر پاسخ‌گو نیست؛ زیرا برای بارهای پیوسته، تصادفی و سنگین AI طراحی نشده است.

اینجاست که مفهوم جدید AI-NAND وارد می‌شود — حافظه‌ای که از نظر معماری، پهنای باند، مصرف انرژی و دوام، متناسب با بارهای AI طراحی شده است.

۲. لایه فنی: تفاوت AI-NAND با NAND سنتی

SK hynix در رویداد OCP Global Summit 2025 اعلام کرد که حافظه جدیدش با تمرکز بر سه محور ساخته شده است:

1. Increased I/O Bandwidth: انتقال داده‌ها بین حافظه و شتاب‌دهنده‌ها (GPU/TPU) با حداقل تأخیر؛
2. High Density Per Layer: تراکم بیشتر سلول‌های داده، برای نگهداری دیتاست‌های غول‌آسا در فضای فیزیکی کمتر؛
3. AI-Optimized Endurance: طراحی چرخه‌های خواندن/نوشتن به‌گونه‌ای که با بارهای مداوم آموزش و inference سازگار باشد.

به‌علاوه، احتمالاً این سری از NAND از فناوری‌های مکمل مانند CXL (Compute Express Link) و NVMe 2.0+ نیز پشتیبانی می‌کند، تا در سیستم‌های چند GPU یا معماری‌های memory pooling عملکرد بهینه‌ای ارائه دهد.

۳. لایه صنعتی: تغییر مرکز ثقل رقابت در بازار نیمه‌هادی

تا پیش از این، رقابت اصلی در دنیای AI حول محور GPU و تراشه‌های پردازشی بود (NVIDIA، AMD، Intel، Google TPU).
اما اکنون تمرکز در حال گسترش است — شرکت‌هایی مانند SK hynix، Micron، Samsung و Western Digital به این درک رسیده‌اند که
«بدون حافظه سریع و مقاوم، حتی بهترین GPUها نیز گلوگاه خواهند داشت.»

حرکت SK hynix با برند AI-NAND، نشان‌دهنده‌ی حرکت صنعت از “AI Compute” به “AI Infrastructure” است.
به بیان دیگر: حالا نبرد فقط بر سر قدرت محاسبه نیست، بلکه بر سر مدیریت داده است.

۴. لایه اقتصادی و زنجیره تأمین

• با رشد تقاضا برای دیتاسنترهای هوش مصنوعی (از OpenAI تا ByteDance و Amazon)، بازار حافظه‌های پرسرعت در حال انفجار است.
• پیش‌بینی TrendForce نشان می‌دهد بازار حافظه‌های ویژه AI تا سال ۲۰۲۷ به بیش از ۵۰ میلیارد دلار خواهد رسید.
• SK hynix با سرمایه‌گذاری زودهنگام روی AI-NAND می‌خواهد جایگاه خود را از «تأمین‌کننده» به «شریک استراتژیک دیتاسنترهای AI» ارتقا دهد.

برای کشورهایی مانند کره‌جنوبی، این گامی است در جهت استقلال فناورانه از محور آمریکایی–چینی در نیمه‌هادی‌ها.

۵. چالش‌های فنی و مهندسی

هرچند مزایای فنی زیادی وجود دارد، اما چالش‌ها نیز کم نیستند:

• دوام (Endurance): مدل‌های AI ممکن است روزانه چندین ترابایت داده را در حافظه بازنویسی کنند؛
• کنترل خطا (ECC & Wear-leveling): کوچک‌ترین خطا در داده آموزشی می‌تواند خروجی مدل را منحرف کند؛
• خنک‌سازی و مصرف انرژی: افزایش چگالی سلولی منجر به گرمای بیشتر می‌شود؛ راهکارهای جدید خنک‌سازی ضروری‌اند.

در نتیجه، آزمایش‌های طولانی‌مدت و همکاری نزدیک با سازندگان سرور (مثل Dell، HPE، Supermicro) ضروری است.

۶. لایه استراتژیک: تغییر پارادایم در اقتصاد AI

اگر موفق شود، AI-NAND می‌تواند تبدیل به استاندارد جدید ذخیره‌سازی در مراکز داده نسل بعدی شود.
چنین حافظه‌هایی ممکن است به‌زودی جایگزین SSDهای سنتی در دیتاسنترهای NVIDIA DGX، Google Cloud و AWS شوند.

در نتیجه، SK hynix از یک بازیگر سخت‌افزاری به یک «معمار زیرساخت هوش مصنوعی» تبدیل می‌شود — همان مسیری که NVIDIA در سال ۲۰۱۶ با CUDA آغاز کرد.

جمع‌بندی

رونمایی از AI-NAND، در واقع پاسخ SK hynix به موج جدید تقاضا برای زیرساخت هوش مصنوعی است؛
نقطه‌ای که نشان می‌دهد انقلاب AI دیگر فقط درباره الگوریتم نیست — درباره انتقال داده، ذخیره‌سازی، و انرژی است.

به احتمال زیاد، تا سال ۲۰۲۶ این مفهوم به سایر شرکت‌ها نیز گسترش می‌یابد و ما شاهد شکل‌گیری طبقه‌ی جدیدی از محصولات خواهیم بود:
AI-Ready Hardware Stack شامل GPU، حافظه، شبکه و ذخیره‌سازی هماهنگ‌شده برای هوش مصنوعی.

پرایم سیستم، رهبر فناوری اطلاعات در قزوین و زنجان، با افتخار نمایندگی رسمی معتبرترین برندهای ایران و جهان است:

۱- تخت جمشید:
پرایم سیستم، پیشگام سخت‌افزار، گیمینگ، رندرینگ و لوازم جانبی کامپیوتر

۲- سیناپ:
پرایم سیستم، سیستم‌های AIDC
پیشرو در شناسایی خودکار و جمع‌آوری داده، نرم‌افزارهای انبار و لجستیک و تجهیزات بارکد/RFID برای صنایع تولیدی، خرده‌فروشی و راه‌حل‌های دقیق برای زنجیره تأمین.

۳- ماپرا:
پرایم سیستم، تحول دیجیتال صنعت F&B
نرم‌افزار یکپارچه مدیریت فروش، انبارداری، باشگاه مشتریان و رزرو آنلاین بر پایه فناوری ابری و داده‌محور، همراه هزاران رستوران، کافه و فست‌فود برای مدیریت بدون محدودیت مکان/زمان، افزایش کارایی و هوشمندسازی عملیات.

۴- سخت‌افزار:
پرایم سیستم، پیشتاز قطعات دیجیتال
فروش آنلاین/آفلاین قطعات کامپیوتر و دیجیتال و نمایندگی برندهای ایرانی/خارجی، ارسال به تمام ایران، سیستم‌های گیمینگ/رندرینگ/ماینینگ و تیم اورکلاکر حرفه‌ای. تولید محتوای تخصصی، برترین فروشگاه سخت افزار و نرم افزار قزوین/زنجان.

۵- نیلپر:
پرایم سیستم، تولیدکننده محصولات ارگونومیک، کوله و کیف
تمرکز بر کیفیت، طراحی دانش‌محور و بازارهای اداری/آموزشی/رستورانی. مدیریت استراتژیک برای رضایت مشتری.

۶- زبرآسیا:
پرایم سیستم، فناوری AIDC و بارکد
تسهیل در جمع‌آوری داده بدون خطا با تمرکز بر بارکد و AID، راه‌حل‌های اطلاعاتی برای صنایع، افزایش سرعت/دقت و برنامه‌ریزی منابع. تکیه بر متخصصان داخلی و دانش جهانی، جلب اعتماد مشتریان.

پرایم سیستم | پلتفرم ابری ماپرا، سخت افزار و لوازم جانبی