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これまでのAI開発競争は、主に「訓練（Training）」フェーズに焦点が当てられてきた。これは、スーパーコンピュータのような巨大な計算基盤を使い、膨大なデータセットを学習させてChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）を構築する段階だ。このフェーズの主役は、膨大な並列計算をこなすNVIDIA製のGPUと、それに直結する超広帯域メモリ「HBM（High Bandwidth Memory）」であった。
しかし、世界中の企業がこれらのAIモデルを自社のサービスに組み込み始めた現在、競争の主戦場は「推論（Inference）」フェーズへと急速に移行しつつある。推論とは、訓練済みのAIモデルを利用して、ユーザーからの問い合わせに答えたり、画像を生成したり、データを分析したりといった、具体的なタスクを実行する段階だ。
この推論フェーズは、訓練フェーズとは全く異なるインフラを要求する。ユーザーからのリクエストに応えるためには、学習済みの巨大なモデルデータや関連データを瞬時に読み出し、処理結果を書き込む必要がある。ここで不可欠となるのが、大容量かつ高速なストレージなのだ。Google、Microsoft、Amazon、Oracleといった世界的なクラウドサービスプロバイダー（CSP）は、この推論サービスの需要爆発に対応すべく、AIインフラの増強を急ピッチで進めている。その結果、データセンター向けのエンタープライズSSD（eSSD）の需要が急増。そして、その一次ストレージから溢れた、あるいはアクセス頻度は低いが削除はできない「コールドデータ」を保管する場所として、コストパフォーマンスに優れた大容量HDDの需要も連鎖的に爆発しているのである。
業界筋によれば、大容量HDDの納期はすでに1年近く先まで埋まっているとの情報もあり、Western Digitalの今回の発表は、この絶望的な需給ギャップを裏付けるものとなった。
https://xenospectrum.com/western-digital-hdd-price-hike-ai-demand-ssd-shortage-analysis/