美光：3D NAND技術可滿足高階AI推論需求

隨著AI技術快速演進，資料中心儲存系統的需求正進入前所未見的高峰。從大型語言模型（LLM）訓練到即時推論應用，海量資料的生成、處理與存取對儲存基礎架構提出前所未有的挑戰。

首先，AI應用特別是在推論階段，對高吞吐量與低延遲的依賴極為強烈。企業級AI代理應用、延伸上下文視窗以及RAG（Retrieval-Augmented Generation）流程，都仰賴即時且穩定的資料存取能力，這意味著傳統儲存架構已難以支撐這類工作負載的高密度存取模式。

其次，隨著AI訓練模型不斷膨脹，儲存設備必須能承載更大的資料湖與向量資料庫。這不僅牽涉容量的擴展，更須兼顧設備佔用空間與能源使用效率，以控制整體總擁有成本（TCO）。
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