本地跑AI，真的會把你的固態寫廢嗎？

最近看到QLC硬盤發佈的越來越多，像歷史一樣，MLC替代了SLC，TLC替代了MLC，現在又處於QLC替代TLC的時代，但是現在情況不一樣，AI時代，對硬盤的讀寫需求量暴漲，跑AI會不會把固態寫廢？

本地跑AI，大部分操作是讀，不是寫。下個SDXL的模型，幾個G到十幾個G，加載進顯存和內存。加載完出一百張圖，除了保存的操作、運行過程的緩存、訓練的模型文件、會消耗TBW壽命，沒有導致固態寫廢的必要因素條件。

一張1K分辨率的圖，成品兩三MB。把過程裏的臨時文件加上，單張撐死幾十MB。你一天狂出1000張，也就幾十個G。

TBW是廠商給固態標的總寫入量，比如說一塊1TB的盤標600TBW，累計寫滿600TB是理論壽命上限，當然這個算廠家標註的下限，寫完這600TB，還是能繼續寫入使用，還涉及到一個質保的問題，通常來說，同型號大容量的硬盤，TBW會更高；還得看主控，有些硬盤主控比顆粒掛的更快。

開頭說的SLC、MLC、TLC、QLC的差距就在這兒。現在主流1TB的TLC，TBW基本都在600往上，好一點的能到1000以上。QLC就慘了，普遍只有200到400。所以說用QLC，擔心也不是沒道理，紙面壽命確實只有TLC的三分之一。

每天穩定往盤裏寫200個G，這什麼概念呢，相當於你天天出幾千張圖，或者天天在練模型。一年下來73TB。一塊600TBW的TLC，夠寫八年。QLC按400TBW算，五年半。

當然也不是說QLC就可以不管，有幾個場景也需要注意。

訓練LoRA是最費盤的一個。數據集、中間保存的模型、反覆試參數存下來的checkpoint，一次訓練下來寫個幾百G。這種寫入集中在很短的時間裏，QLC模擬緩存用完，掉速也很嚴重，卡頓比壽命焦慮來的更早。

還有一個容易被忽略的，內存不夠會拿硬盤當虛擬內存。本地跑視頻模型本來就喫內存，16G跑起來基本是爆的，一旦開始swap，硬盤讀寫量巨大。這個纔是真喫壽命的，而且很多人壓根意識不到。

再就是盤塞太滿。固態得留一部分空間做磨損均衡，你要是塞到90%以上，寫入放大會明顯變嚴重。小容量QLC尤其明顯。

就目前這個趨勢來看，QLC代替TLC不知道什麼時候會到來，並且QLC的價格也沒有便宜太多，1TB的致鈦Ti600 400TBW的壽命，JD自營價格1189，而Ti7100S 1TB 600TBW壽命，1289。

剩下的就是心裏有數就行。裝個CrystalDiskInfo，偶爾看一看寫了多少。

至於QLC會不會哪天突然寫廢，說實話，不太建議買QLC硬盤，如果預算夠，上MLC硬盤，一盤傳三代人走盤還在，而且QLC建議搭配個小傲騰當模擬緩存用，就QLC那點模擬緩存，掉速實在嚴重。