$SNDK 孫さんが言うには：「ストレージは永遠に不足しているわけではないの？」

実際、大規模言語モデルが一番足りないのはNANDではなく、HBMです（演算力を回すための帯域幅）。大規模モデルの学習が終われば数TBで、普通のSSDなら目を閉じてでも載せられる。
そして高品質なデータはとっくに底をついており、AIはゴミのような冷たいデータを積むのではなく、清洗と圧縮を競うフェーズに入っている。
ストレージの本質はやはり周期的な商品であり、メーカーが狂ったように増産し、設備投資の補充が終われば、過剰は遅かれ早かれ必ず来る。バリュエーションが高い局面で「無限の成長」を盲信すると、簡単に買い手（つかまされる側）の役になってしまう。