TomsHardware的编辑测算了PCIe 4.0/5.0 NVMe固态盘的净重均值（显然，仅针对无散热片型号），在记录了超过一百个样本后得出结论：8TB M2固态盘均重8.2克，4TB均重8克——双面贴片高容量盘并未显著增重。

由于8TB固态盘的售价不成比例地较4TB型号贵上不少，每根均价高达1476美元，按每克价值计算已超过黄金（184美元 vs 148美元）。即便是4TB型号，某些牌号的NVMe SSD也接近8克黄金的价值（1184美元），比如企业盘，每克价值归贵过黄金毋庸置疑。

（昔日所谓金盘如今绝非戏言）

TomsHardware的编辑指出，目前大部分消费级4TB SSD的售价在800美元以下，尽管还未达到贵如黄金的地步，较前两年则翻了一番不止。

许多人不明白为何闪存（Flash）也会搭上AI顺风车价格一路狂飙，最流行的说法是厂商扩产内存（RAM）挤占了闪存产线，实际上这个说法并不准确。

以群联aiDAPTIV+技术为代表的AI计算加速平台使用闪存作为辅助内存池，可有效缓解GPU VRAM不足导致的效率损失。

经研究人员测算，DGX Spark用于推理时TTFT（首个token生成时间）约为40 秒，使用aiDAPTIV后降为9 秒；Strix Halo的TTFT用时36秒，使用aiDAPTIV降为6 秒。

在模型训练场景下，NVIDIA平台会将所有内容加载至GPU内存，比如70B参数的LLM需要20x70B=1.4TB显存，需动用18块H100或10块H200/8块B200/5块B300，用上aiDAPTIV技术后，训练被分解为多个部分，16GB显存就能跑，性能损失只有10%左右。

（主控厂商）群联电子曾演示过一个更极端的例子，只使用两块RTX Pro 6000进行Llama 3.1 405B模型训练，硬件部分仅仅是192GB显存配8TB aiDAPTIV SSD缓存池，硬件成本在5万美元左右。

如果不用SSD缓存池，把显存扩充至8TB要买一大堆NVIDIA AI卡，硬件成本接近400万美元。

aiDAPTIV的代价是……写入量极大，SSD必须配置为SLC模式——按8TB SLC等于32TB TLC来算，闪存产线都忙不过来了！全行业普遍供不应求，缺口在15%-20%左右。

标准aiDAPTIV SSD的额定寿命是100DWPD，而2TB消费级SSD的寿命大概是0.3DWPD（用于aiDAPTIV只能坚持一个星期），从这个角度看，aiDAPTIV缓存池里的SSD等同于耗材，进一步加剧了供应短缺局面。

由于扩建闪存工厂需要两年时间，即便厂商现在就扩产，产能要到2028年方可释放。前两年闪存价格持续走低，没有厂家愿意投资扩产，导致如今供不应求局面难以缓解。

硬盘市场同理，数据中心遍地开花，对大容量企业级硬盘的需求也水涨船高，但硬盘厂商这几年一直抱残守缺，根本没有扩产的念头，只有苦了松鼠党了。硬盘价格平均上涨46%，容量越大上涨越厉害——希捷24TB酷鱼曾低至239美元，如今现货要卖499美元，很多电商平台还缺货。