Hardwareholic – Perkembangan kecerdasan buatan kini memasuki fase baru. Jika beberapa tahun terakhir industri teknologi berfokus pada pelatihan model AI (training), kini perhatian mulai bergeser ke AI inference, yaitu proses ketika model AI digunakan secara langsung untuk menjawab pertanyaan, menghasilkan gambar, atau menjalankan aplikasi secara real-time.
Melihat perubahan tersebut, SanDisk memperkenalkan arah pengembangan terbaru teknologi NAND dalam ajang Future of Memory and Storage (FMS) 2026 di Santa Clara, California. Perusahaan ini menegaskan bahwa NAND flash tidak lagi diposisikan hanya sebagai media penyimpanan, tetapi sebagai bagian penting dari arsitektur memori AI generasi berikutnya. Menurut SanDisk, inovasi NAND akan menjadi fondasi yang lebih fleksibel dan skalabel untuk mendukung infrastruktur AI inference dalam skala besar.
AI inference butuh kapasitas besar, bukan hanya bandwidth tinggi
Salah satu tantangan terbesar AI modern adalah kebutuhan memori yang terus meningkat. GPU dengan HBM (High Bandwidth Memory) memang menawarkan bandwidth sangat tinggi, tetapi kapasitasnya terbatas dan biaya implementasinya sangat mahal.
Di sinilah SanDisk melihat peluang bagi NAND. Dengan kapasitas yang jauh lebih besar dan konsumsi daya yang lebih rendah, NAND dapat berfungsi sebagai lapisan memori tambahan (memory tier) yang berada lebih dekat ke prosesor AI dibanding SSD konvensional.
Pendekatan ini menjadi penting karena banyak model AI modern membutuhkan akses terhadap dataset dan parameter model dalam ukuran ratusan gigabyte hingga beberapa terabyte.
High Bandwidth Flash jadi sorotan utama
Salah satu teknologi yang paling banyak menarik perhatian adalah High Bandwidth Flash (HBF), yang dikembangkan SanDisk bersama SK hynix.
HBF dirancang untuk menggabungkan kapasitas besar milik NAND dengan bandwidth yang jauh lebih tinggi dibanding SSD tradisional. Teknologi ini menggunakan pendekatan penumpukan (stacking) NAND dan interkoneksi berkecepatan tinggi agar dapat ditempatkan lebih dekat dengan akselerator AI.
Target jangka panjangnya adalah menyediakan memori berkapasitas hingga 512GB per paket dengan bandwidth yang dapat mencapai 3 TB/detik, angka yang sebelumnya sulit dicapai oleh solusi flash konvensional.
Arsitektur AI mulai berubah
SanDisk menilai bahwa masa depan AI tidak akan hanya mengandalkan kombinasi CPU, GPU, dan HBM. Infrastruktur AI akan membutuhkan beberapa lapisan memori dengan karakteristik berbeda, mulai dari HBM untuk komputasi tercepat, DRAM untuk memori utama, hingga NAND berkecepatan tinggi untuk kapasitas besar.
Dengan kata lain, SSD di masa depan berpotensi berubah fungsi dari perangkat penyimpanan menjadi bagian aktif dari sistem memori AI.
Konsep ini sejalan dengan meningkatnya kebutuhan inference di data center, cloud AI, hingga edge AI, di mana efisiensi daya dan biaya menjadi faktor yang semakin penting.
Teknologi NAND tetap terus berkembang
Selain HBF, SanDisk juga menampilkan berbagai inovasi NAND terbaru, termasuk pengembangan 3D NAND berlapis sangat tinggi yang menawarkan peningkatan kepadatan penyimpanan dan efisiensi energi.
Dalam FMS 2026, SanDisk dan Kioxia juga mendemonstrasikan 3D QLC NAND 332-layer, yang disebut sebagai salah satu implementasi NAND dengan kepadatan tertinggi saat ini.
Peningkatan jumlah layer memungkinkan kapasitas SSD data center terus meningkat tanpa memperbesar ukuran fisik perangkat.
Bukan untuk gamer, tetapi dampaknya bisa meluas
Teknologi yang dipamerkan SanDisk memang ditujukan untuk server AI dan data center, bukan SSD konsumen.
Namun sejarah industri menunjukkan bahwa inovasi di segmen enterprise sering kali menjadi dasar bagi produk konsumen beberapa tahun kemudian. Optimalisasi bandwidth, efisiensi daya, dan kepadatan NAND pada akhirnya dapat memengaruhi SSD PCIe generasi berikutnya yang digunakan di PC, workstation, dan laptop.
Karena itu, langkah SanDisk di FMS 2026 layak diperhatikan. Fokus perusahaan kini bukan sekadar membuat SSD yang lebih cepat, tetapi membangun arsitektur memori baru untuk era AI inference, di mana NAND menjadi komponen strategis, bukan lagi hanya tempat menyimpan data.
