在AI+大数据时代浪潮下，存储领域爆发新的市场需求，其中在AI训练过程中发挥关键作用的QLC NAND SSD风头正盛，这意味着NAND闪存或将迎来新的发展契机。

探究QLC NAND，真正魔力

目前来说，闪存主要分为NOR和NAND闪存，其扩容方式主要体现在结构、逻辑两种。从NAND闪存上看，结构方面，目前NAND闪存已从2D升级到3D，从空间上改变提升闪存容量，增加堆叠层数的同时达到优化成本的效果。其次是逻辑上，即提升存储单元存储的位数，从而提高闪存存储容量和降低成本。目前，闪存技术从只能存储1bit数据的SLC、MLC（2bit）、TLC（3bit）发展到能存储4bit数据的QLC，后者便是下文中将要探讨的存储技术。

从原理上看，QLC全名为Quad-Level Cells，指的是每个存储单元(Cell)可记录4个位(bit)的NAND闪存。每个单元有着自身的标准尺寸，相较于传统的SLC、MLC、TLC，QLC技术可以实现更高的数据密度，从而在相同空间内存储更多的数据。

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与SLC NAND闪存相比，QLC NAND闪存可以67.5%的芯片尺寸存储相同数量的信息，不过业界称，若想进行更多运行和读取的操作，就要增大单元状态的密度。相应地，由于单元状态之间的空间狭窄，更大的密度会使性能降级并出现读取错误的可能性，这将影响设备的寿命。

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从优势来讲，业界数据显示，QLC闪存的优势主要体现在以下几个方面：容量上，QLC相较于目前主流的TLC闪存颗粒，理论上QLC存储密度提升了33%；成本上，在同一片晶圆切割相同数量的闪存颗粒情况下，QLC闪存的存储容量高于TLC约33%左右，对比下来，QLC单位存储容量的成本也就低于TLC闪存，具有更低成本的优势；在TCO上，相较于传统的HDD，以QLC闪存为存储介质的SSD，具有更低的TCO，TCO是一个综合成本的考量，包括存储密度、可靠性及功耗等；而在写入性能方面，QLC相比其他技术略微逊色，但在读取性能方面尚佳。

但QLC技术仍面临着一些挑战，业界分析称，由于数据存储在更多的电荷层中，这增加了数据的脆弱性，对错误校正和数据保护提出了更高的要求。QLC存储设备通常需要更先进的错误校正算法和更强大的数据保护机制，以确保数据的完整性和可靠性。不过随着技术的不断进步，未来可以预见QLC技术将在存储领域扮演越来越重要的角色，将为整个信息产业带来革命性的变化。

QLC NAND，正打入AI SSD主战场

目前SSD使用的NAND闪存颗粒包括TLC、QLC等。QLC NAND已成功进军消费级SSD、企业级SSD领域，当前市场上浮现出大量的QLC SSD产品。

企业级QLC SSD拥有大容量、低成本、低TCO、读取性能尚可等亮点特性，目前备受应用市场热爱。例如以ChatGPT为代表的智能AI大模型、以及正流行的视频点播、短视频应用等，据悉包括大数据、云存储、人机交互HCI等大量以读取密集型为核心的新场景新应用，正在部署和应用QLC SSD。

其中，许多数据中心大量部署了成本较低的HDD，但HDD无法满足现代工作负载对数据更快读取访问速度的需求。从劣势上看，HDD占据数据中心的较大面积，会增加空间、电源、散热和替换方面的成本。相比较HDD，企业级QLC SSD更加轻便，性能更高，功耗更低，容量更大。据业界数据，QLC SSD顺序读性能是HDD的25倍，随机读性能是HDD的5700倍，平均延迟是HDD的1/23，性能方面远超越HDD。

不过针对QLC SSD的市场攻向，不少人认为，QLC SSD并非是为了取代TLC SSD，而是与HDD相争。虽然QLC SSD相比较TLC SSD性能和寿命更低，但大容量和性价比的优点仍让业界刮目相看，QLC SSD被看作是TLC SSD的补充，更适合读取密集型和部分读写混合型业务，比如人工智能、内容交付网络、机器学习ML等。

在AI应用中，TrendForce集邦咨询指出，SSD应用于AI推理服务器，可在推理过程中协助调整、优化AI模型，尤其SSD可以实时更新数据，以便微调推理模型结果。AI推理主要提供检索增强生成(RAG,Retrieval-Augmented Generation)和大型语言模型(LLM,Large Language Model)服务，而SSD可以储存RAG和LLM参考的相关文档和知识库，以生成含有更丰富信息的响应。此外，随着更多生成信息是以影片或相片显示，其数据存储量也相应增加，因此，TLC/QLC 16TB以上等大容量SSD便成为AI推理主要采用的产品。

目前，三星、SK海力士旗下Solidigm、西部数据、铠侠等在QLC SSD领域占据重要地位。而国内方面，大普微则是最早量产的企业。从动态上看，Solidigm已开发并交付了D5-P5336 61.44TB QLC SSD等产品，Solidigm SSD D5-P5316的耐用性水平产品远远超过了HDD。

西部数据已将重心转往PCIe界面产品开发，并扩大与第三方主控厂商合作PCIe 5.0，推出QLC大容量产品。例如今年6月，韩国SSD主控厂商FADU宣布，与美国西部数据建立合作伙伴关系，双方将合作开发下一代企业级SSD技术“FDP”。

三星已开始量产1Tb QLC的第九代V-NAND存储器，这将使其能够提供全系列先进的SSD解决方案，满足AI时代的需求。三星称，随着企业级SSD市场快速增长，对AI应用的需求不断加强，三星将通过QLC和TLC的第9代V-NAND存储器来巩固其领先地位。

铠侠第八代BiCS FLASHTM 2Tb QLC已开始送样，全新的QLC产品架构可在单个存储器封装中堆叠16个芯片，为业界提供领先的4TB容量，将推动包括人工智能在内的多个应用领域的增长。除2Tb QLC之外，铠侠还推出了1Tb QLC版本。相较于容量优化的2Tb QLC，1Tb QLC的顺序写入性能还能再提升约30%，读取延迟提升约15%。另外，1Tb QLC更适用于高性能领域，包括客户端SSD和移动设备。

QLC SSD，似一轮春风

针对QLC SSD的未来发展，近期多位业界人士均表示，看好QLC SSD，并强调对于数据中心、云存储服务提供商、需处理海量数据的企业而言，它无疑是一个福音。

QLC Enterprise SSD供应商Solidigm亚太区销售副总裁倪锦峰此前表示，目前AI使得HDD局限性愈发明显，公司QLC SSD可突破HDD在AI领域的限制，大幅度提升AI存储功耗效率，帮助生态系统更加完善。

三星表示，AI模型规模持续扩大，训练数据量成比例增长，导致对更高存储容量的需求增加，同时推理应用也需要大量数据库存储，从而推动64TB至128TB SSD需求的上升，三星的QLC企业级SSD出货量在2024年下半年预计会比上半年增长三倍。

QLC SSD逆势增长，业界认为它或许可以成为NAND闪存市场的翻盘利器。针对QLC将带来的影响，TrendForce集邦咨询表示，北美CSPs（云端服务业者）已开始在Inference AI Server（推理用人工智能服务器）大量采用QLC Enterprise SSD，尤其是大容量规格，并预估，QLC将贡献2024年NAND Flash位元出货量20%，此比重2025年将再提升。

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此外，未来，QLC或将进军消费类嵌入式eMMC、UFS领域，据悉目前已有原厂的UFS采用了QLC作为存储介质发布产品。业界机构预测，2025年大容量QLC Enterprise SSD（企业级固态硬盘）将崛起、智能手机将采用QLC UFS（通用闪存存储）。