作为AI数据平台的典范，DDN在其EXA和Infinia产品线上宣布了新的创新，使组织能够实现完整的AI性能和GPU利用率，尽管全球NAND短缺使SSD价格上涨了75%-125%。这些进步使DDN成为唯一能够在多年闪存供应危机中，同时保持AI工厂性能并大幅降低存储成本的供应商。
随着AI工作负载需求增长，NAND供应被推向极限，超大规模企业、国家级云服务提供商和各行各业的企业正面临前所未有的挑战。SSD和HDD价格波动正在扰乱时间表，造成预算不确定性，并威胁到AI项目的大规模执行。DDN的AI数据架构解决了这个问题。
分析人士对危机的看法
研究公司TrendForce预测，2025年第四季度NAND闪存合同价格将上涨5-10%，主要受硬盘短缺带来的缺货溢出以及云/AI买家对企业SSD和QLC需求的增加推动。报告指出，供应商正在将产量重新分配到利润更高的企业级NAND产品，减少低级闪存的供应，整体供应趋紧。
摩根士丹利在2025年9月的一份报告中预测，AI驱动的企业级SSD（eSSD）及其他NAND闪存需求可能创造一个显著的可覆盖市场，但也警告到2026年下半年出现“潜在短缺”。
DDN消除风险
“人工智能依赖于越来越快、可扩展且成本效益高的数据基础设施，而全球NAND短缺使得传统的依赖闪存架构变得不可持续，”DDN首席执行官兼联合创始人Alex Bouzari表示。“DDN的EXAScaler和Infinia平台让客户能够使用任何存储介质实现完整的GPU性能，保护他们的预算、供应链和AI路线图多年。”
DDN在任何媒体组合上都能提供完整的AI性能
与仅依赖高端NVMe驱动GPU的竞争系统不同，DDN的EXA和Infinia平台在高性能SSD、低价SSD和HDD层级的组合中实现了完全相同的性能。这种媒介无关架构消除了对昂贵闪存的依赖，同时确保了90-98%的GPU在训练、高性能计算、分析和推理中的利用率。
主要能力包括：
- 一种与媒体无关的并行架构，能够无论SSD类型如何都能保持性能
- NVMe、SSD和HDD上的智能多层
- 超低IO放大以延长驱动寿命并减少配置需求
- 高级元数据并行性确保最大规模下的GPU馈送性能
- NVIDIA DGX、GB 200、Spectrum-X、BlueField 和 NIM 的深度优化
通过这些创新，组织可以在降低高端SSD需求35-65%的同时，实现相同甚至更好的AI成果，减少40-70%的总存储资本支出，降低30-60%的运营支出。
“DDN数据智能平台提供可扩展性和高性能存储能力，能够应对庞大的AI工作负载。低延迟访问和高带宽的结合，以及并行文件系统能力，使我们的客户能够更快地训练模型，减少瓶颈，优化AI工作流程，“Bitdeer AI人工智能云负责人Louis Xu表示。
超大规模企业、主权人工智能项目和企业人工智能采用的关键突破
随着超大规模企业、国家云项目和企业竞相部署生成式人工智能、自主系统、数字孪生、网络安全分析及其他加速工作负载，人工智能数据中心正在全球范围内扩展。NAND短缺和供应链波动威胁着这些建设。
跨行业显著优势
- 金融服务：加速量化模型和风险模拟，同时将存储成本降低高达70%
- 生命科学：扩大基因组学、低温电子显微镜和药物发现流程，同时不吸收SSD价格膨胀
- 自动驾驶与机器人技术：将 petascale 的采集和训练存储成本降低高达 80%，且性能无损失
- 制造、数字孪生与全宇宙：支持以可预测成本实现大规模模型和仿真增长
- 公共部门与主权人工智能：多年架构稳定性，消除供应链风险，加快战略AI进程
强化人工智能生态系统
DDN的架构在培训、推理和仿真领域提升了技术栈的性能和价值：
- 更快的代币生成
- 更高的GPU利用率
- 更高效部署NVIDIAGB 200系统和Spectrum-X驱动的AI架构
- DGX 云和基于 NIM 的服务带来更高的性价比效率