Що показує PM1763 у топовій версії на 16 ТБ

Samsung заявляє, що 16-терабайтна модель демонструє найкращу в індустрії продуктивність. Її основні показники такі:

• послідовне читання — до 28 400 МБ/с;
• послідовний запис — до 21 900 МБ/с у галузевих повідомленнях; на офіційній сторінці Samsung вказано до 21 000 МБ/с ;
• продуктивність — приблизно вдвічі вища, ніж у попереднього PCIe 5.0-накопичувача PM1753 ;
• передавання LLM — близько 1,4 секунди для моделі розміром 40 ГБ .

Для порівняння, 40 ГБ — це приблизний розмір 4-бітної квантизованої версії Llama 3 70B. Йдеться саме про заявлений час передавання даних, а не про швидкість генерації відповідей моделлю .

В основі PM1763 — інтерфейс PCIe 6.0 із сигналізацією PAM4. Він подвоює пропускну здатність порівняно з PCIe 5.0 і має зменшити затримки під час обміну даними між сховищем, центральними процесорами та AI-прискорювачами . Накопичувач також використовує 9-те покоління V-NAND і новий контролер, виготовлений за 4-нм техпроцесом .

Місткість і формати

Спочатку PM1763 представлений у трьох варіантах:

• 4 ТБ;
• 8 ТБ;
• 16 ТБ .

Офіційна сторінка Samsung Semiconductor водночас вказує підтримку місткостей до 64 ТБ. Накопичувач доступний у серверних форм-факторах E1.S, E3.S та U.2, що дає змогу адаптувати його до різних конфігурацій дата-центрів .

Рідинне охолодження безпосередньо біля чипа

Висока швидкість означає і значне тепловиділення, особливо під час тривалого навчання та використання AI-моделей. Тому PM1763 розрахований на серверні системи з рідинним охолодженням.

Компанія застосовує схему Direct-to-Chip (D2C): холодна пластина кріпиться безпосередньо до кристала SSD. Такий підхід має допомогти підтримувати стабільну пікову продуктивність під тривалим високим навантаженням .

Це відповідає загальному переходу сучасних AI-серверів до щільніших і потужніших конфігурацій, де повітряного охолодження може бути недостатньо для всіх компонентів стійки.

Енергоефективність важлива не менше за швидкість

Для великих дата-центрів електроенергія та охолодження є одними з головних операційних витрат. За даними Samsung, PM1763 має у 1,8 раза вищу енергоефективність, ніж PM1753 .

Це не означає автоматичного зменшення загального рахунка дата-центру на 1,8 раза: фактичний результат залежатиме від навантаження, конфігурації серверів і системи охолодження. Однак ефективніший SSD може зменшити витрати на обробку великих потоків даних і тепловідведення.

Захист даних для AI- та віртуалізованих середовищ

PM1763 отримав набір функцій, орієнтованих на захист даних у сучасній серверній інфраструктурі:

• PQC (Post-Quantum Cryptography) — постквантові криптографічні алгоритми, розроблені для протидії майбутнім атакам із використанням квантових комп’ютерів;
• TDISP (TEE Device Interface Security Protocol) — протокол захисту інтерфейсу пристроїв у довіреному середовищі виконання (TEE), зокрема для віртуалізованих систем;
• SPDM 1.4 та CNSA 2.0 — додаткові протоколи й набори вимог для захисту серверної інфраструктури .

За задумом Samsung, ці технології мають захищати дані не лише під час зберігання, а й на етапах передавання та роботи у віртуалізованому середовищі .

PM1763 пройшов кваліфікацію для Vera Rubin

Samsung повідомила, що PM1763 пройшов кваліфікацію NVIDIA для платформи Vera Rubin і перейшов до масового виробництва 7–8 липня 2026 року . За галузевими повідомленнями, Samsung і Micron уже виробляють корпоративні SSD для Vera Rubin, тоді як SK Hynix на той момент перебувала на етапі підготовки до постачань eSSD .

Водночас у сегменті HBM4 картина ширша: 5 червня 2026 року генеральний директор NVIDIA Дженсен Хуанг підтвердив, що Samsung, SK Hynix і Micron отримали сертифікацію на постачання HBM4 для Vera Rubin .

Чому AI-інференс підвищує попит на швидке сховище

AI-інфраструктура дедалі більше працює не лише з навчанням моделей, а й з інференсом — виконанням запитів уже навченими моделями. У таких сценаріях дані потрібно швидко подавати до процесорів і прискорювачів, а затримки сховища можуть стати вузьким місцем.

Саме тому високопродуктивні eSSD на кшталт PM1763 мають зменшувати обмеження під час переміщення даних у навчальних та інференсних конвеєрах. Очікується, що розвиток таких AI-навантажень стимулюватиме попит на NAND-флеш і серверні накопичувачі .

Окремо варто зазначити: згадка про довгострокові інвестиції Samsung Group на 800 трлн вон у південнокорейське виробництво чипів не підтверджена наведеними джерелами, тому цей показник не можна надійно пов’язувати із запуском PM1763.

Що показує PM1763 у топовій версії на 16 ТБ

Samsung заявляє, що 16-терабайтна модель демонструє найкращу в індустрії продуктивність. Її основні показники такі:

• послідовне читання — до 28 400 МБ/с;
• послідовний запис — до 21 900 МБ/с у галузевих повідомленнях; на офіційній сторінці Samsung вказано до 21 000 МБ/с ;
• продуктивність — приблизно вдвічі вища, ніж у попереднього PCIe 5.0-накопичувача PM1753 ;
• передавання LLM — близько 1,4 секунди для моделі розміром 40 ГБ .

Для порівняння, 40 ГБ — це приблизний розмір 4-бітної квантизованої версії Llama 3 70B. Йдеться саме про заявлений час передавання даних, а не про швидкість генерації відповідей моделлю .

В основі PM1763 — інтерфейс PCIe 6.0 із сигналізацією PAM4. Він подвоює пропускну здатність порівняно з PCIe 5.0 і має зменшити затримки під час обміну даними між сховищем, центральними процесорами та AI-прискорювачами . Накопичувач також використовує 9-те покоління V-NAND і новий контролер, виготовлений за 4-нм техпроцесом .

Місткість і формати

Спочатку PM1763 представлений у трьох варіантах:

• 4 ТБ;
• 8 ТБ;
• 16 ТБ .

Офіційна сторінка Samsung Semiconductor водночас вказує підтримку місткостей до 64 ТБ. Накопичувач доступний у серверних форм-факторах E1.S, E3.S та U.2, що дає змогу адаптувати його до різних конфігурацій дата-центрів .

Рідинне охолодження безпосередньо біля чипа

Висока швидкість означає і значне тепловиділення, особливо під час тривалого навчання та використання AI-моделей. Тому PM1763 розрахований на серверні системи з рідинним охолодженням.

Компанія застосовує схему Direct-to-Chip (D2C): холодна пластина кріпиться безпосередньо до кристала SSD. Такий підхід має допомогти підтримувати стабільну пікову продуктивність під тривалим високим навантаженням .

Це відповідає загальному переходу сучасних AI-серверів до щільніших і потужніших конфігурацій, де повітряного охолодження може бути недостатньо для всіх компонентів стійки.

Енергоефективність важлива не менше за швидкість

Для великих дата-центрів електроенергія та охолодження є одними з головних операційних витрат. За даними Samsung, PM1763 має у 1,8 раза вищу енергоефективність, ніж PM1753 .

Це не означає автоматичного зменшення загального рахунка дата-центру на 1,8 раза: фактичний результат залежатиме від навантаження, конфігурації серверів і системи охолодження. Однак ефективніший SSD може зменшити витрати на обробку великих потоків даних і тепловідведення.

Захист даних для AI- та віртуалізованих середовищ

PM1763 отримав набір функцій, орієнтованих на захист даних у сучасній серверній інфраструктурі:

• PQC (Post-Quantum Cryptography) — постквантові криптографічні алгоритми, розроблені для протидії майбутнім атакам із використанням квантових комп’ютерів;
• TDISP (TEE Device Interface Security Protocol) — протокол захисту інтерфейсу пристроїв у довіреному середовищі виконання (TEE), зокрема для віртуалізованих систем;
• SPDM 1.4 та CNSA 2.0 — додаткові протоколи й набори вимог для захисту серверної інфраструктури .

За задумом Samsung, ці технології мають захищати дані не лише під час зберігання, а й на етапах передавання та роботи у віртуалізованому середовищі .

PM1763 пройшов кваліфікацію для Vera Rubin

Samsung повідомила, що PM1763 пройшов кваліфікацію NVIDIA для платформи Vera Rubin і перейшов до масового виробництва 7–8 липня 2026 року . За галузевими повідомленнями, Samsung і Micron уже виробляють корпоративні SSD для Vera Rubin, тоді як SK Hynix на той момент перебувала на етапі підготовки до постачань eSSD .

Водночас у сегменті HBM4 картина ширша: 5 червня 2026 року генеральний директор NVIDIA Дженсен Хуанг підтвердив, що Samsung, SK Hynix і Micron отримали сертифікацію на постачання HBM4 для Vera Rubin .

Чому AI-інференс підвищує попит на швидке сховище

AI-інфраструктура дедалі більше працює не лише з навчанням моделей, а й з інференсом — виконанням запитів уже навченими моделями. У таких сценаріях дані потрібно швидко подавати до процесорів і прискорювачів, а затримки сховища можуть стати вузьким місцем.

Саме тому високопродуктивні eSSD на кшталт PM1763 мають зменшувати обмеження під час переміщення даних у навчальних та інференсних конвеєрах. Очікується, що розвиток таких AI-навантажень стимулюватиме попит на NAND-флеш і серверні накопичувачі .

Окремо варто зазначити: згадка про довгострокові інвестиції Samsung Group на 800 трлн вон у південнокорейське виробництво чипів не підтверджена наведеними джерелами, тому цей показник не можна надійно пов’язувати із запуском PM1763.