La corsa all’intelligenza artificiale non riguarda più soltanto la potenza di calcolo. Sempre più spesso il vero collo di bottiglia è l’accesso ai dati, ed è su questo fronte che SK Hynix e NVIDIA hanno deciso di rafforzare la loro collaborazione. Dopo anni di lavoro congiunto sulle memorie HBM destinate alle GPU, le due aziende guardano ora allo storage, con l’obiettivo di sviluppare un SSD di nuova generazione pensato espressamente per i carichi di inferencing AI ad altissima intensità.
Un SSD progettato per l’inferencing
Secondo quanto riportato dal quotidiano coreano Chosun, il progetto punta alla realizzazione di un drive estremamente performante, capace di superare di gran lunga le soluzioni enterprise oggi disponibili. Kim Cheon-seong, vicepresidente di SK Hynix, ha parlato apertamente di prestazioni fino a dieci volte superiori rispetto agli SSD professionali attualmente sul mercato, che già rappresentano un salto netto rispetto ai prodotti consumer.
All’interno di NVIDIA l’iniziativa è conosciuta come “Storage Next”, mentre SK Hynix la identifica con il nome “AI-NP”, acronimo di AI NAND Performance. Si tratta, almeno per ora, di un progetto in fase di proof-of-concept, con un primo prototipo previsto entro la fine del 2026.
L’obiettivo dei 100 milioni di IOPS
Il traguardo dichiarato è ambizioso: arrivare a circa 100 milioni di operazioni di input/output al secondo. Numeri che avvicinano lo storage a un ordine di grandezza tradizionalmente riservato alla memoria RAM. Questo salto prestazionale nasce dall’esigenza concreta dei moderni modelli di inferencing, che devono interrogare in modo continuo enormi quantità di dati.
Tenere tutto in RAM, soprattutto su larga scala, non è economicamente né energeticamente sostenibile. Da qui l’idea di creare un livello intermedio tra la memoria volatile e lo storage flash tradizionale, sfruttando chip NAND e controller sviluppati appositamente per ridurre latenza e aumentare il throughput.
Un nuovo equilibrio tra memoria e archiviazione
L’iniziativa mette in luce una criticità sempre più evidente nei sistemi AI avanzati: l’accesso ai dati è diventato tanto importante quanto la capacità di elaborazione. Un SSD specializzato, capace di ridurre drasticamente i tempi di lettura e scrittura, potrebbe cambiare il modo in cui vengono progettate le infrastrutture per l’intelligenza artificiale, alleggerendo la dipendenza da enormi quantità di RAM.
Allo stesso tempo, questa evoluzione apre interrogativi rilevanti sull’impatto di mercato. La domanda di chip di memoria è già fortemente sotto pressione a causa dell’AI, e finora i principali segnali di tensione hanno riguardato soprattutto le RAM ad alte prestazioni.
Le possibili ricadute sul mercato degli SSD
L’arrivo di SSD ottimizzati per l’inferencing potrebbe però spostare parte di questa pressione anche sul settore dello storage. Se soluzioni di questo tipo dovessero diffondersi, la richiesta di NAND avanzata e di controller specializzati potrebbe crescere rapidamente, con il rischio di amplificare le dinamiche di scarsità e di rialzo dei prezzi.
In un contesto in cui l’intelligenza artificiale sta ridefinendo le priorità dell’hardware, la collaborazione tra SK Hynix e NVIDIA mostra come lo storage stia diventando un elemento strategico tanto quanto CPU e GPU. Una trasformazione che potrebbe ridisegnare gli equilibri dell’intero ecosistema enterprise nei prossimi anni.
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