グローバルな人工知能の状況がモデルの学習重視から広範な展開と推論へと移行する中、データセンターのボトルネックも移りつつあります。High Bandwidth Memory（HBM）はAIトレーニングの主役でしたが、急増するAI推論の需要により、新しいタイプのストレージソリューションが不可欠になっています。
この市場の変化に応え、SK Hynixは次世代NANDストレージ戦略として「AIN（AI-NAND）ファミリー」を発表しました。この戦略的ラインナップはAI時代の特有の課題に対応するよう設計されており、パフォーマンス、帯域幅、容量という3つの柱に焦点を当てています。
AI推論へのシフト
学習済みモデルが予測やコンテンツ生成に活用されるAI推論市場の急成長は、膨大なデータセットを非常に高速かつ効率的に扱えるストレージを要求します。従来のストレージソリューションはシステムパフォーマンスにとって次第に足かせになりつつあります。SK HynixのAINファミリーはこれらのボトルネックを解消することを目指します。
AINの三本柱：パフォーマンス、帯域幅、容量
AINファミリーは単一製品ではなく、特定のAIワークロードに最適化された包括的なソリューション群です：
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Performance (AIN-P): 速度が重要な推論タスク向けに設計されています。ストレージコントローラとNANDフラッシュ間の相互作用を最適化することで、AIN-Pはレイテンシを最小化し、データがAIプロセッサに計算速度に見合った速さで供給されるようにします。ミリ秒単位の応答が求められるリアルタイムアプリケーションで特に重要です。
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Bandwidth (AIN-B): スループットの課題に対応します。AIモデルが大型化するにつれて、データを届ける「パイプ」はより広くある必要があります。AIN-Bはデータ転送率の最大化に注力しており、High Bandwidth Flashのような技術を活用してDRAM分野のHBMの成功をNANDでも再現しようとしています。
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Capacity (AIN-D): ビッグデータの基盤です。AIモデルやRetrieval-Augmented Generation（RAG）データベースがペタバイト規模へ拡大する中、密度が最重要です。AIN-Dは超高密度NAND技術（例えば高度なQLCなど）を活用し、コンパクトなフットプリント内に大量のデータを格納して、電力効率とラックスペースの利用を最大化します。
