TrendForce：北美需求走强，预计2026年第四季度企业级SSD价格将维持上行趋势
TrendForce指出，北美需求走强，预计2026年第四季度企业级SSD价格将维持上行趋势。该机构未在原文中给出具体涨幅、涉及厂商或料号，也未说明时间与地点等细节。此信息与企业级SSD供应链的价格走向相关。
原文深度解读
本文是 TrendForce 关于企业级 SSD 需求与价格趋势的研究观点。文章指出，美国 CSP 在过去两周上调了企业级 SSD 需求预测，主要原因是主要 CSP 加快部署并扩大企业级 SSD 在更多应用中的使用；需求增长不仅限于高性能 TLC 产品，以成本效率和容量见长的 QLC 产品也成为重要增长催化剂。近期采购动能显示，第四季度企业级 SSD 总订单量可能超过 2026 年第三季度已经较高的水平，维持强劲上行轨迹，这使 NAND Flash 供应商在企业级市场的产能分配和定价上拥有更大掌控力，并进一步支撑企业级 SSD 价格继续上涨。文章还提到，AI 应用从北美 agentic AI 到中国 KV cache offloading 的扩展与演进，正在推动 QLC 企业级 SSD 在向量数据库、北美云和数据中心以及中国市场中的采用。该信息与企业级 SSD 供应链的价格走向、NAND Flash 供应商产能分配和 QLC 产品渗透相关。
- TrendForce 研究显示，美国 CSP 在过去两周上调了企业级 SSD 需求预测，主要驱动因素是主要 CSP 加快部署并扩大企业级 SSD 在更多应用中的使用。
- 需求增长并不局限于高性能 TLC 产品，QLC 产品因成本效率和容量优势成为显著的增长催化剂。
- 近期采购动能表明，第四季度企业级 SSD 总订单量可能超过 2026 年第三季度已经较高的水平，并维持强劲上行轨迹。
- 上述订单动能使 NAND Flash 供应商在企业级市场的产能分配和定价上拥有更大掌控力，并进一步支撑企业级 SSD 价格继续上涨。
- TrendForce 指出，企业级 SSD 需求驱动因素已从最初聚焦 LLM 训练扩展到更具体的 AI 应用；随着 agentic AI 系统日益普及，对海量实时数据检索和缓存的需求快速增长。
- QLC 存储在向量数据库中的应用也在扩大，其高容量与成本效率的组合适合存储大量非结构化数据；在中国，以 DeepSeek 为首的 AI 架构推动使用高容量 QLC 企业级 SSD 进行 KV cache offloading，通过将缓存数据从内存选择性卸载到高速、高容量 QLC 企业级 SSD，以更低成本提升模型推理效率。
供应链影响
- 若美国 CSP 上调后的需求预测转化为实际订单，企业级 SSD 供应可能继续向 CSP 和 AI 相关应用倾斜，具体分配取决于 NAND Flash 供应商的产能策略。
- QLC 产品成为增长催化剂，可能推动企业级 SSD 产品结构中 QLC 占比上升，但实际渗透速度取决于向量数据库、KV cache offloading 等应用的落地节奏。
- NAND Flash 供应商在企业级市场对产能分配和定价掌控力增强，可能使企业级 SSD 价格维持上行趋势，但价格走势仍取决于第四季度订单兑现程度与供应端产能安排。
- 中国以 DeepSeek 为首的 AI 架构推动 KV cache offloading，可能带动中国市场对高容量 QLC 企业级 SSD 的采用扩大，具体影响取决于相关架构部署规模。
- 北美 agentic AI 普及可能进一步扩大 QLC 企业级 SSD 在云和数据中心应用中的渗透，但该趋势取决于 AI 应用演进和实际部署进度。
系统解读，仅作为判断线索，不构成备货、出货、涨价或投资建议。
TrendForce 研究显示，美国 CSP 在过去两周上调了其企业级 SSD 需求预测。这一转变主要由主要 CSP 加快部署并扩大企业级 SSD 在更多应用中的使用所驱动。值得注意的是，这一需求增长并不局限于高性能 TLC 产品；以卓越成本效率和容量著称的 QLC 产品，已成为显著的增长催化剂。
近期采购动能表明，第四季度企业级 SSD 总订单量可能超过 2026 年第三季度已经较高的水平，并维持强劲的上行轨迹。这使 NAND Flash 供应商在企业级市场的产能分配和定价上拥有更大掌控力，同时进一步支撑企业级 SSD 价格继续上涨。
AI 应用扩展并演进，从北美的 agentic AI 到中国的 KV cache offloading
TrendForce 指出，企业级 SSD 需求的驱动因素已从最初聚焦 LLM 训练，扩展到更具体的 AI 应用。随着 agentic AI 系统日益普及，对海量实时数据检索和缓存的需求正在快速增长。
与此同时，QLC 存储在向量数据库中的应用也在扩大；其高容量与成本效率的组合，使其非常适合存储大量非结构化数据。展望未来，agentic AI 的更广泛采用预计将进一步提高 QLC 企业级 SSD 在北美云和数据中心应用中的渗透率。
在中国，以 DeepSeek 为首的 AI 架构正在推动使用高容量 QLC 企业级 SSD 进行 KV cache offloading。通过将缓存数据从内存选择性卸载到高速、高容量 QLC 企业级 SSD，这些架构能够以更低成本提升模型推理效率。这一方式可能推动 QLC 企业级 SSD 未来在中国市场获得更广泛的采用。
U.S. CSPs have recently upgraded their enterprise SSD demand forecasts over the past two weeks, according to TrendForce’s research. This shift is mainly driven by major CSPs speeding up deployments and expanding enterprise SSD use across more applications. Notably, this demand increase isn't confined to high-performance TLC products; QLC products, known for their superior cost efficiency and capacity, have become a significant growth catalyst.
Recent procurement momentum suggests that total enterprise SSD orders in the fourth quarter could surpass the already elevated levels seen in 3Q26, maintaining a strong upward trajectory. This has given NAND Flash suppliers greater control over capacity allocation and pricing in the enterprise segment, while further supporting continued increases in enterprise SSD prices.
AI applications expand and evolve, from agentic AI in North America to KV cache offloading in China
TrendForce notes that the drivers of enterprise SSD demand have expanded beyond the initial focus on LLM training toward more concrete AI applications. As agentic AI systems become increasingly prevalent, demand for massive volumes of real-time data retrieval and caching is growing rapidly.
Meanwhile, QLC storage is also seeing broader adoption in vector databases, where its combination of high capacity and cost efficiency makes it well suited to storing large volumes of unstructured data. Looking ahead, wider adoption of agentic AI is expected to further increase QLC enterprise SSD penetration across North American cloud and data center applications.
In China, AI architectures led by DeepSeek are promoting the use of high-capacity QLC enterprise SSDs for KV cache offloading. By selectively offloading cached data from memory to high-speed, high-capacity QLC enterprise SSDs, these architectures can improve model inference efficiency at a lower cost. This approach could drive broader adoption of QLC enterprise SSDs in the Chinese market going forward.