#SandiskLongTermTargets
La mayor transformación de esta ronda de tecnología de SanDisk proviene de la IA. Tanto el entrenamiento de IA como la inferencia de IA generan necesidades de almacenamiento, y después de 2026 lo que más merece la pena es centrarse en la inferencia. Una vez finalizado el entrenamiento del modelo, los pesos del modelo deben conservarse durante mucho tiempo; también deben almacenarse los datos de entrenamiento, los checkpoints, las bases de datos vectoriales, los registros (logs) y diversos resultados intermedios. Cuando el modelo entra en la fase de inferencia, en cada solicitud del usuario se leen el modelo y los datos relacionados. El contexto largo, RAG, los agentes, las conversaciones multironda y la generación continua de contenido incrementarán la lectura y escritura de datos. A medida que el uso de la IA pasa de unas pocas tareas de entrenamiento a cientos de millones o incluso miles de millones de inferencias diarias, tanto el número de accesos al almacenamiento como el volumen total de datos crecerán de forma simultánea.
Todos hablan de HBM, pero HBF también es extremadamente, extremadamente, extremadamente importante.
Luego está HBF, Flash de alto ancho de banda (High Bandwidth Flash). Esta tecnología es muy importante para la valoración futura de SanDisk. La memoria más importante de la GPU actual es HBM. Como HBM tiene un ancho de banda extremadamente alto, es especialmente adecuada para servir directamente los cálculos de la GPU. Después de que los modelos de IA y la KV Cache sigan ampliándose, la capacidad de HBM empieza a convertirse en una de las limitaciones del sistema. SanDisk y SK hynix están impulsando la estandarización de HBF para que el Flash pueda entrar, con mayor ancho de banda y mayor capacidad, en ubicaciones más cercanas al lugar donde se realizan los cálculos. El NAND en el futuro puede seguir asumiendo el almacenamiento de SSD y, al mismo tiempo, expandirse hacia posiciones de mayor valor dentro del sistema de cómputo de IA.
$SNDK
La mayor transformación de esta ronda de tecnología de SanDisk proviene de la IA. Tanto el entrenamiento de IA como la inferencia de IA generan necesidades de almacenamiento, y después de 2026 lo que más merece la pena es centrarse en la inferencia. Una vez finalizado el entrenamiento del modelo, los pesos del modelo deben conservarse durante mucho tiempo; también deben almacenarse los datos de entrenamiento, los checkpoints, las bases de datos vectoriales, los registros (logs) y diversos resultados intermedios. Cuando el modelo entra en la fase de inferencia, en cada solicitud del usuario se leen el modelo y los datos relacionados. El contexto largo, RAG, los agentes, las conversaciones multironda y la generación continua de contenido incrementarán la lectura y escritura de datos. A medida que el uso de la IA pasa de unas pocas tareas de entrenamiento a cientos de millones o incluso miles de millones de inferencias diarias, tanto el número de accesos al almacenamiento como el volumen total de datos crecerán de forma simultánea.
Todos hablan de HBM, pero HBF también es extremadamente, extremadamente, extremadamente importante.
Luego está HBF, Flash de alto ancho de banda (High Bandwidth Flash). Esta tecnología es muy importante para la valoración futura de SanDisk. La memoria más importante de la GPU actual es HBM. Como HBM tiene un ancho de banda extremadamente alto, es especialmente adecuada para servir directamente los cálculos de la GPU. Después de que los modelos de IA y la KV Cache sigan ampliándose, la capacidad de HBM empieza a convertirse en una de las limitaciones del sistema. SanDisk y SK hynix están impulsando la estandarización de HBF para que el Flash pueda entrar, con mayor ancho de banda y mayor capacidad, en ubicaciones más cercanas al lugar donde se realizan los cálculos. El NAND en el futuro puede seguir asumiendo el almacenamiento de SSD y, al mismo tiempo, expandirse hacia posiciones de mayor valor dentro del sistema de cómputo de IA.
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