Samsung BM1773 256TB SSD、AIストレージを小型化するが速度が主眼ではない
Samsungは、コンパクトなE3.Sサーバーフォームファクターに245.76TBの実用フラッシュ容量を収めたSamsung BM1773 256TB SSDを発表した。この組み合わせが重要なのは、見出し上の容量だけではない。このドライブは、膨大なデータセットを保持しながら、ラックスペース、電力、冷却能力をストレージに過度に割り当てずに済ませたいAIインフラを対象としている。
BM1773はSamsung最速のエンタープライズSSDではない。最大シーケンシャル書き込み性能は4.5GB/sであり、性能重視のPM1763はPCIe 6.0でこれを大きく上回る転送速度に達する。この対比は意図的なものだ。Samsungは容量とピーク速度を切り分け、AIデータセンターには用途ごとに特化したドライブが必要だと主張している。
したがって重要な競争は、高密度フラッシュストレージと大規模な容量インフラとの対決である。Micron、Kioxia、Sandisk、Solidigmも同じ機会を追っている。Samsungの差別化要因は、名目256TBクラスのドライブを、密度の高いサーバー構成に適したコンパクトなエンタープライズフォームファクターであるE3.Sに収めた点にある。
Samsung BM1773 256TB SSDは密度を最優先する
BM1773は、よく知られた容量の節目を、より重要性の高いパッケージング上の主張へと変えている。
Samsungは、BM1773を最大245.76TBの実用容量を提供する初のE3.S SSDとして説明している。一部の報道ではこの数値を256TBに丸めているが、これはドライブの生容量または名目容量クラスを反映したものだ。エンタープライズドライブは通常、実用容量で表記されるため、製品を比較する購入者はこの違いを念頭に置くべきだ。
E3.Sは、保守性と熱管理を考慮したサーバーストレージ向けのEnterprise and Data Center Standard Form Factorである。競合する一部の大容量ドライブで使われる、より長いE3.Lフォーマットよりも大幅に小さい。245.76TBをE3.Sに収めることで、サーバーメーカーは大型デバイスを採用したり、多数の低容量ドライブを前提にシステムを再設計したりせずに、より多くのフラッシュを追加できる。
Samsungは2023年に256TB SSDのコンセプトを披露していた。BM1773は、当時のデモに欠けていた製品名と技術アーキテクチャを提供する。2テラビットダイを含むSamsung第9世代QLC V-NANDと、16チャネルPCIe 5.0コントローラーを採用している。
QLC NANDは各メモリセルに4ビットを格納する。これによりシリコン単位当たりの容量は増えるが、従来は各セルに3ビットを格納するTLC NANDよりも書き込み耐久性と性能が低いという課題があった。そのためBM1773は、極めて高い密度を実用的なものにするため、コントローラー設計、ファームウェア、エラー処理、ワークロード配置に依存している。
BM1773 specificationsによると、このドライブは最大4.5GB/sのシーケンシャル書き込みと、毎秒最大50,000回のランダム書き込み入出力操作を実現する。Samsungはこれらの数値を性能記録として位置付けていない。大規模で、主に永続的なデータセット向けの容量ドライブとしての特性を示すものだ。
耐久性評価はさらに示唆的だ。Samsungによれば、BM1773は一般にDWPDと略される1日当たり0.6回のドライブ書き換えをサポートする。この評価は、該当する保証期間中、運用者が毎日ドライブの実用容量の60%に相当するデータを書き込めることを意味する。
245.76TBのデバイスでは、0.6 DWPDは1日当たり約147TBの書き込みに相当する。実際の導入上限は、Samsungの最終的な認定条件とワークロードの挙動に左右される。それでもこの評価は、たまのアーカイブ書き込みしか受けないストレージを大きく上回る位置にある。
Samsungはまた、総書き込みバイト数の耐久性が前世代のQLCから2倍になったとしている。この主張はまだ独立して検証されていないが、高密度QLCを稼働中のAIインフラで使用する際によくある懸念に直接対応するものだ。
Die Failure Recoveryという別の機能は、個別のNANDダイに障害が発生した後もSSDを動作させ続けるよう設計されている。従来の障害処理では、ドライブ全体が制限付きの読み取り専用状態に移行する可能性がある。Samsungによれば、この復旧メカニズムは問題を隔離しつつ通常動作を維持する。
容量が増えるほど、この機能は重要になる。245.76TBドライブ1台に影響する障害では、小型デバイスの障害よりもはるかに多くのデータが単一の保守イベントの影響下に置かれる可能性がある。容量の集約が機能するのは、それに伴って信頼性と復旧性も向上する場合に限られる。
Samsungは、Commercial National Security Algorithm Suite 2.0とFIPSサブチップ認証への対応も挙げている。これらの機能は、高密度化とともにハードウェアレベルのセキュリティ制御を必要とする運用者を対象とする。製品がより広範な導入に入る際には、正確な認証状況と顧客側の認定要件が重要になる。
その結果は、単に容量が大きいSSDではない。Samsungは、容量、稼働時間、セキュリティ、予測可能な耐久性が共存しなければならない本番サーバー向けに、極めて高密度なQLCストレージを十分に保守可能なものにしようとしている。
AIデータの増加がラックスペースを制約へと変えている
AIインフラでは、ストレージ密度が副次的な購買指標ではなく、コンピューティング能力を実現するための課題として扱われる場面が増えている。
トレーニングパイプラインは、元データセット、処理済みデータ、チェックポイント、埋め込み、ログ、複数のモデルバージョンを保持する。推論では、モデルがすべてを再計算せずにコンテキストを継続処理できるよう中間的な注意情報を保存する、キー・バリューキャッシュ、すなわちKVキャッシュという別の拡大カテゴリーが加わる。
アクティブなKVキャッシュは通常、アクセラレーターに近い高価で高速なメモリに置かれる。より古い、あるいはアクセス頻度の低いキャッシュデータは、ソフトウェアが階層化をサポートしていれば低速なストレージへ移せる。この移行により、高価なメモリと低速な容量システムの間を埋める大容量SSDの機会が生まれる。
SamsungはBM1773を、HDDベースのオブジェクトストレージ向けキャッシュ層、および長期保持されるコールドKVキャッシュの保存先として明確に提示している。「コールド」は使い捨てを意味しない。データへのアクセス頻度が低く、限られたGPUメモリやDRAMを継続的に占有するほどの価値はないことを意味する。
OCP Global SummitでSamsungは、高密度SSDをCXLメモリプーリングとSSDベースのKVキャッシュオフロードに結び付けた。Compute Express Link、すなわちCXLは、プロセッサーが標準化されたインターコネクトを通じてプールされた、または拡張されたメモリにアクセスできるようにする。SSDオフロードは、この階層をより大容量、低速、低コストの層まで拡張する。
このアーキテクチャが重要なのは、GPUを追加してもメモリ容量の問題が自動的に解決されるわけではないからだ。長いコンテキスト、同時接続ユーザー、エージェント型システムは、各推論リクエストの周辺に大量の状態を作り出す可能性がある。最速メモリが埋まったとき、サーバーにはその状態を置く場所が必要になる。
検索拡張生成も新たなストレージ需要を生む。RAGシステムは回答を生成する前に外部データを検索し、多くの場合、ベクトルインデックスに保存された埋め込みを使う。大規模な導入では、複数のインデックス、バージョン、アクセス制御層、ソースコピーが維持される可能性がある。
これらのワークロードがすべて同じ性能を必要とするわけではない。メタデータや頻繁にアクセスされるインデックスは、より高速なメディアを正当化できる。一方、大規模なソースコレクション、活動性の低い埋め込み、チェックポイント、キャッシュ済みオブジェクトでは容量が優先されうる。Samsung BM1773 256TB SSDは、この後者のグループを対象としている。
大容量化は部品数も減らす。複数の小型ドライブを1台の高密度デバイスに置き換えることで、固定されたデータセットに必要なスロット、コネクター、コントローラー、保守箇所を減らせる。アクセラレーター、ネットワーク、追加メモリのためにサーバースペースを空けられる可能性もある。
しかし、ドライブ数が少なくなると、各障害ドメインに関連するデータ量が増える可能性もある。運用者は、再構築の挙動、冗長性、コントローラーの制限、復旧時間を精査しなければならない。高密度デバイスがあっても、レプリカやイレイジャーコーディングの必要性はなくならない。
電力もまた制約である。需要が増えても、データセンターに無制限の電力供給が得られるわけではない。ストレージと冷却に使われる1ワットごとに、プロセッサー、GPU、ネットワーク、メモリとの競合が生じる。高密度ストレージは、ドライブ数を増やさずにより多くのデータをコンピューティングの近くに置く助けとなりうる。
Samsungは以前の256TBコンセプトでも同様の主張をしており、1台のデバイスで32TBドライブ8台分の容量を提供し、それらの合計電力の7分の1を使用できるとしていた。この比較はSamsungの以前の設計に関するものであり、BM1773で検証された測定値ではない。新製品の最終的な効率仕様として扱うべきではない。
より大きな方向性はなお信頼に足る。正確な削減量はシャーシやワークロードによって異なるものの、容量の集約は補助インフラを減らせる可能性がある。本当の評価は、冷却、冗長性、アイドル時電力、実用容量が結果に影響するサーバーおよびラックのレベルで行う必要がある。
AI購入者にとって中心的な問いは、もはやストレージ単体が高速かどうかではない。必要としないデータにプレミアムメモリを浪費せず、階層全体がアクセラレーターを十分に供給し続けられるかどうかだ。
高密度QLCはピーク速度と引き換えにスロット当たりのAIデータ量を増やす
Samsungの中核的な賭けは、AIストレージに最も役立つドライブが、必ずしもベンチマークスコア最高のドライブではないという点にある。
BM1773の最大4.5GB/sというシーケンシャル書き込み性能は、最新の高性能SSDと比べると控えめに見える。PCIe 6.0とTLC NANDを使用するSamsungのPM1763は、初期構成で最大28.4GB/sのシーケンシャル読み取りと、最大21.9GB/sの書き込みをサポートする。
この差は、2つの異なる製品の役割を示している。PM1763は、高性能AIおよびハイパフォーマンスコンピューティングサーバー向けに設計されている。同社のPCIe 6.0 releaseによると、Samsungは4TB、8TB、16TBを含む容量のこのドライブを量産開始している。
BM1773は容量を優先する。その16チャネルPCIe 5.0アーキテクチャは膨大な数のQLCダイを統合的に管理しなければならないが、このドライブはすべてのワークロードでハイエンドTLCデバイスを置き換えることを意図したものではない。すぐにアクセス可能な状態を維持しなければならないデータ向けの高密度ストレージ層として理解するのが適切だ。
この特化により、サーバー設計をより効率的にできる可能性がある。システムはアクティブデータと書き込み集約的な処理に性能SSDを使い、その後、より大きな読み取り中心のコレクションにはBM1773クラスのドライブを使うことができる。どのデータを各層に置くかはソフトウェアが決定する。
このアプローチはメモリ階層化に似ている。HBMはアクセラレーターに最も近く、卓越した帯域幅を提供する。DRAMはより広いシステムメモリを供給する。CXLデバイスは容量を拡張またはプールできる。NVMe SSDは永続的な層を追加し、オブジェクトストレージとハードドライブはよりコールドな情報を保持する。
単一の層がすべての比較で勝つわけではない。より高速なメディアはコストが高く、希少なスペースを消費するか、容量が少ない。より高密度なメディアは通常、ある程度の性能または耐久性を犠牲にする。エンジニアリング上の課題は、レイテンシーとスループットの要件を満たす中で最も安価な層にデータを置き続けることだ。
BM1773は、各スロットで利用可能なデータ量を増やすことでSSD層を強化する。Samsungは、大規模なマルチモーダルデータセット、オブジェクトキャッシュ、長期保持される推論コンテキストに対応できるとしている。これらの主張は対象シナリオとして妥当だが、実際の結果はオーケストレーションソフトウェアに左右される。
ドライブ単体では、どのKVキャッシュをGPUメモリから移動すべきか判断できない。推論フレームワーク、ストレージスタック、ネットワーク経路がその移動を協調させる必要がある。階層化が不適切であれば、容量増による節約を損なうほどのレイテンシーが加わる可能性がある。
アクセラレータからストレージへ直接アクセスする場合も、同様の課題がある。高いシーケンシャルスループットは役立つが、エンドツーエンドの性能にはリクエストサイズ、キュー深度、メタデータアクセス、ネットワーク転送、解凍処理が含まれる。仕様書だけでは、あらゆるAIプラットフォームでドライブがどのように動作するかを示すことはできない。
QLCメディアはワークロードへの感度も高める。大容量かつ読み取り中心の導入には適している一方、継続的な小規模書き込みや頻繁な書き換えでは、その弱い特性が表面化する可能性がある。Samsungの0.6 DWPD評価は対応可能なワークロードの範囲を広げるが、購入者には依然として現実的な書き込み増幅率の測定が必要だ。
書き込み増幅は、SSDがホストから要求された量を上回るデータを内部で書き込む際に発生する。ガベージコレクション、データ移動、エラー管理によって、このオーバーヘッドは増加し得る。ドライブの使用率が高まるにつれ、アプリケーションの挙動とファームウェアの重要性は増していく。
Samsungのダイ障害復旧機能も、詳しく検証する価値がある。1つのNANDダイが故障してもドライブをオンラインに維持できることは、特にこの容量では大きな価値を持つ。運用担当者は、その事象が性能、データ保護、アラート、交換手順にどのような影響を与えるのかを確認したいはずだ。
したがって、このドライブの高密度は強みであると同時に負担でもある。各スロットにより多くの有用な情報を収められる一方、障害時、高負荷時、継続的なサービス提供時に、システムがその情報を確実に管理できることを認定プロセスで示さなければならない。
MicronとSolidigmが示す、容量だけでは市場を決められない理由
Samsungは、公称容量と同じくらい供給体制と認定が重要となる、活発な高密度競争に参入した。
最も明確な直接対抗馬はMicronだ。同社の6600 IONポートフォリオには、122.88TBのE3.Sドライブと245.76TBのE3.Lモデルが含まれる。より長いE3.LデバイスはSamsungのBM1773と同じ実用容量クラスに位置する一方、Samsungの主張は、その容量をより小型のE3.Sハードウェアに収める点にある。
Micronは245.76TBドライブを商用提供されている中で最大容量のSSDと呼び、256TBを生容量として示している。同社の6600 IONポートフォリオは第9世代QLC NANDとPCIe 5.0を採用する。MicronはAIデータレイク、オブジェクトストレージ、分析、クラウドインフラ、そのほか読み取り集約型の導入を対象としている。
この「商用提供されている」という表現は、Samsungが直面する当面の課題を浮き彫りにする。発表は技術的な方向性を示すが、顧客にはサンプル、成熟したファームウェア、サーバー互換性、量産時の供給、サポートの確約が必要となる。Samsungは、それらの段階を比較するために必要な詳細をすべて公表しているわけではない。
フォームファクターも、見出し上の比較を複雑にする。Micronの245.76TB E3.Lドライブはより大きな物理容量を占有する一方、コンパクトなE3.S版は現時点で122.88TBを提供する。最終製品が説明どおりに出荷されれば、SamsungのE3.Sの高密度は、システムベンダーが同じ実用容量をより小さなデバイスに収めることを可能にする。
Kioxiaも、E3.Lで245.76TBを実現するLC9ファミリーを発表している。Sandiskは以前、定着したU.2フォームファクターで256TBクラスのUltraQLCドライブを公開した。各設計は、物理サイズ、プラットフォーム互換性、コントローラアーキテクチャ、製品投入時期について異なる選択をしている。
SolidigmのD5-P5336は、E3.S、E1.L、U.2の各オプションで122.88TBを実現する。同社の122TBエンタープライズSSDは、AIデータレイク、スケールアウトストレージ、コンテンツ配信、そのほか読み取り集約型ワークロードを対象とする。Solidigmも、指定条件下で122.88TBモデルを0.6 DWPDと評価している。
この同等の耐久性評価は、SamsungがQLCをエンタープライズで使えるものにするだけでは勝てないことを示す。競合各社はすでに大容量QLC製品を確立し、導入経験を積み重ねている。Samsungは、E3.Sで容量を倍増しても、管理可能な熱、信頼性、性能を維持できることを証明しなければならない。
競争上の論点は、単純にSamsung対ある1社という構図ではない。コンパクトな高密度と、商用面で成熟した代替製品との対決だ。より長いドライブ、より多くのデバイス、あるいは別のフォームファクターであっても、それが早く提供され、より強い認定根拠を伴うなら、購入者は受け入れる可能性がある。
プラットフォーム互換性は、生の密度を上回る場合がある。サーバーメーカーは、特定のSSD、ファームウェアバージョン、熱設計枠、管理インターフェースを検証する。物理的に互換性のあるドライブが、自動的にサポート対象の本番コンポーネントになるわけではない。
高密度なE3.Sシステムでは、冷却が特に重要となる。大容量であることは直接的に高消費電力を意味しないが、密集して搭載されたドライブは局所的な発熱を生み得る。運用担当者に必要なのは、管理されたテストで得られるピーク値だけでなく、現実的な温度での持続性能の結果だ。
コントローラの障害ドメインも、より重要になる。複数のドライブを1台に統合すればハードウェア数は減るが、その一方で、より多くの容量が1つのコントローラとファームウェアスタックの背後に集約される。冗長化されたシステム設計では、この集中を考慮しなければならない。
調達チームは、1台のドライブに記されたラベルではなく、冗長化後の実効容量を比較する。また、ラック密度、テラバイト当たりのワット数、ワット当たりの性能、書き込み耐久性、交換時間、ソフトウェア統合、供給の確約も検討する。
Samsungは、NAND、コントローラ、ファームウェアにまたがる製造規模と垂直統合を持つ。こうした強みは、大規模導入への信頼できる道筋を与える。しかし、顧客による検証サイクルを不要にするものではない。
したがって、市場を決めるのは導入可能な高密度だ。より小型の大容量SSDが勝つのは、サーバーが冷却でき、ソフトウェアが活用でき、運用担当者が復旧でき、Samsungが一貫して出荷できる場合に限られる。
独立テストはBM1773をめぐる最大の疑問に答える必要がある
Samsungの仕様は製品が約束するものを定義しているが、本番AIクラスター内での挙動をまだ確立してはいない。
最初の不確実性は供給状況だ。Samsungは業界イベントでBM1773を披露し、製品詳細を公表しているが、広範な出荷時期、認定パートナー、数量面の確約は依然として不明確だ。技術的に完成したドライブであっても、ハイパースケーラーやサーバーベンダーのテストを通過するには数か月を要する可能性がある。
容量についても正確に説明すべきだ。公開報道ではしばしば256TB SSDと呼ばれる一方、Samsungの詳細資料ではE3.Sで最大245.76TBとされている。この差は問題の証拠ではない。これは、生容量または公称容量と、エンタープライズストレージで一般的な10進法の実用容量との違いを反映している。
性能には、より完全な文書化が必要だ。Samsungは最大シーケンシャル書き込みとランダム書き込みの数値を公開しているが、購入者にはシーケンシャル読み取り、ランダム読み取り、レイテンシー、サービス品質、持続書き込みの挙動も必要となる。容量や使用率が異なる場合の結果も重要だ。
熱特性も未解決の論点である。E3.Sはコンパクトで保守性の高いエンタープライズ設計を支えるが、これほど多くのフラッシュを1つのコントローラの背後に配置することは、高度なエンジニアリング課題を生む。独立テストでは、長時間の負荷下でも過度なスロットリングを起こさずにスループットを維持できるかを示すべきだ。
耐久性の主張には文脈が必要となる。0.6 DWPDの評価には意味があり、Samsungは総書き込みバイト数が前世代のQLCから倍増したと述べている。それでも購入者には、保証期間、ワークロードの前提、オーバープロビジョニングの詳細、想定されるデータ保持特性が必要だ。
Die Failure Recovery機能にも運用上の根拠が必要である。Samsungは、単一ダイの障害によってドライブ全体が読み取り専用モードへ移行することを防ぐとしている。運用担当者は、ドライブがその状態をどのように報告するのか、またその後に性能や耐久性が変化するのかを知る必要がある。
セキュリティサポートでも、機能と認証は同じではない。CNSA 2.0への整合性と、FIPSを意識したサブチップ設計は、規制対象の導入にとって重要である。顧客は、それらの機能をコンプライアンスの証拠として扱う前に、正確な認証範囲と承認済み構成を検証しなければならない。
AI固有の利点は、最も厳格な検証を受けるべきだ。Samsungは、BM1773がコールドKVキャッシュ、オブジェクトキャッシュ、マルチモーダルデータセット、そのほか大規模AIデータコレクションを支えられるとしている。これらはもっともな用途だが、ワークロードレベルの利点はドライブ容量だけで決まるものではない。
KVキャッシュのオフロードシステムは、何を、いつ移動し、推論を停止させずにどう取得するかを決めなければならない。ネットワーク帯域幅、CPUオーバーヘッド、アクセラレータ対応、ストレージソフトウェア、リクエストパターンが、結果を支配する可能性がある。
したがって、エンタープライズの購入者は、ストレージベンチマークだけでなくアプリケーションベンチマークを求めるべきだ。有用なテストでは、SSDベースの階層化を有効にした場合の初回トークン生成時間、トークン生成スループット、キャッシュヒット率、テールレイテンシー、アクセラレータ利用率を測定する。
オブジェクトストレージのキャッシュには、異なる根拠が必要だ。テストでは、混在するオブジェクトサイズ、メタデータへの負荷、再構築時の挙動、障害発生中の性能を検証すべきである。ドライブのピークスループットから、こうした運用条件を知ることはほとんどできない。
中心的なリスクは、BM1773にもっともな目的がないことではない。魅力的な高密度の数値が、容量を有用なAI性能へ変換するために必要な統合作業を覆い隠すことにある。
この区別は、購買判断にも影響する。組織は、将来性があるように聞こえるという理由だけで256TBクラスのSSDを選ぶべきではない。データセット、アクセスパターン、ストレージソフトウェアが、高密度QLCを使いながら別の場所へボトルネックを移さずに済むかを判断すべきだ。
Samsungの高密度への賭けが成功するかを示す3つの兆候
BM1773が重要になるのは、容量に関する見出しが広まったときではなく、サーバーベンダーとAIプラットフォームがそれを検証したときだ。
最初の兆候は製品認定である。Samsungは、サンプリングのスケジュール、対応するサーバープラットフォーム、本番供給の状況を明らかにすべきだ。実名のOEMまたはハイパースケール顧客が示されれば、245.76TB E3.Sストレージがデモを越えて実用化の段階にあるという根拠が強まる。
顧客が特別なシャーシ変更なしにこのドライブを導入できるなら、この兆候はSamsungの立場を支える。遅延、制限された構成、限定的な熱互換性は、コンパクトな高密度という利点を弱めることになる。
2つ目の兆候は、独立した持続ワークロードテストだ。レビュアーと顧客には、異なる使用率でのレイテンシー、スループット、電力、熱特性の結果が必要となる。テストには、短時間のピーク性能測定だけでなく、障害復旧と書き込み負荷の高い期間を含めるべきだ。
強い結果が得られれば、Samsung BM1773 256TB SSDが、許容できないスロットリングやレイテンシー変動なしに実用的な高密度を提供することが示される。持続性能が弱ければ、その用途はより低温で限定的なストレージの役割に制限されるだろう。
3つ目の兆候は、SSDベースのAIメモリーに向けたソフトウェア採用だ。SamsungのOCP資料はKVキャッシュのオフロードと階層型メモリーを強調しているが、ハードウェアだけではそのアーキテクチャを確立できない。推論フレームワーク、ストレージベンダー、アクセラレータプラットフォーム、オーケストレーションツールからのサポートが、このユースケースが拡大するかを決める。
実際の導入では、応答レイテンシーを損なわずにメモリー圧迫を軽減する、あるいはアクセラレータ利用率を改善することを示す必要がある。こうした結果が現れれば、大容量SSDはAI推論アーキテクチャの積極的な一部となる。そうでなければ、ドライブは主に高密度データセットとオブジェクトストレージにとって価値を持ち続けるだろう。
いずれの結果になっても、Samsungの製品には意味がある。245.76TBのE3.Sデバイスは、重要なパッケージングと信頼性の課題を表す。また、同等の実用容量を実現するためにより大きなハードウェアを必要とする競合他社に、直接的な圧力をかける。
より核心を突いた結論は、SamsungがすべてのSSDを高速化しようとしているのではないという点だ。AIコンピュートを取り巻くデータを、各サーバースロットにより多く収めようとしているのである。
インフラチームにとって次のステップは、ハードウェアを評価する前に、実際のデータ温度を整理・把握することだ。HBMまたはDRAMに常駐させる必要があるデータ、NVMeのレイテンシを許容できるデータ、より低温のストレージに置くべきデータを特定する。そのうえで、認定結果、持続性能を示すベンチマーク、ソフトウェアの対応状況を注視する必要がある。こうしたシグナルによって、BM1773が標準的なAIストレージ階層となるのか、それとも優れた高密度化のマイルストーンにとどまるのかが明らかになる。
