Seagate dveloppe actuellement des disques durs mcaniques NVMe pour rpondre aux besoins croissants du stockage haute capacit dans le secteur de lIA. Lors de la dernire GTC 2025, le 19 mars dernier, lentreprise a prsent un concept unique combinant ses nouveaux disques dures mcaniques NVMe, des SSD NVMe faisant office de cache et une unit de traitement des donnes DPU BlueField 3 de NVIDIA. Cette dmonstration visait dpasser les limitations des protocoles SAS/SATA, gnralement limits des vitesses de transfert de 6 ou 12 Gbps. En sappuyant sur larchitecture NVMe via PCIe, Seagate cherche contourner les goulets dtranglement pour optimiser le traitement des volumes massifs de donnes gnrs par les applications IA. Lobjectif est de rduire considrablement la latence tout en augmentant le dbit, un impratif pour les centres de donnes voluant vers des charges de travail IA de nouvelle gnration.
Le systme prsent intgre huit disques durs mcaniques NVMe et quatre SSD NVMe en guise de cahe, tous tant directement connects au DPU BlueField 3. Bien que les interfaces SAS/SATA soient maintenues pour garantir la rtrocompatibilit, ces disques nintgrent ni adaptateurs de bus hte (HBA) ni contrleurs personnaliss. En adoptant le protocole NVMe bas sur le PCIe, la solution limine les limitations de performances associes aux HBAs et aux architectures de contrleurs classiques. 
Seagate estime que cette approche permet de rduire les dlais de transmission des donnes denviron 30 % par rapport aux systmes traditionnels acheminant les flux via le CPU. Cette innovation technologique vise offrir une alternative conomique et performante aux solutions 100 % flash, qui, malgr leurs avantages en termes de rapidit, restent trs, trop, coteuses pour une adoption massive dans les centres de donnes ddis lintelligence artificielle.
Avec cette solution qui conserve la compatibilit avec les anciennes interfaces tout en intgrant la technologie NVMe, lentreprise offre un systme plus abordable que les solutions 100 % flash, tout en rpondant aux exigences de performance des charges de travail IA intensives. Cette approche permet de faire le lien entre les technologies de stockage actuelles et les besoins futurs des centres de donnes.