为AI寻找存储新方案

生成式AI的升级速度已经到了日新月异的地步，从最初的文生图、文生视频，进阶到现在智能体AI，已经能够在一定范围内具备智能的自主实体，也开始往更高阶的物理AI进阶。这样井喷式的增长，也导致存储方案在AI数据中心、AI工厂中变得愈发重要。进阶。这样井喷式的增长，也导致存储方案在AI数据中心、AI工厂中变得愈发重要，铠侠迅速做出反应，在近期推出了一系列创新技术产品，包括高容量SSD，带宽光互联SSD，1亿IOPS SSD，而这次技术均来自于BiCS FLASH™闪存技术。

SSD愈发关键

当下的AI基础建设基本上是围绕GPU，以及为GPU提供存储支持的方案所构建的。其中HBM能够最大化GPU性能，不过现阶段需要面临成本极高、发热量大、功耗高的瓶颈。系统中的DRAM则可以相对HBM提供更大容量的存储支持，但由于物理原理限制，制程微缩已接近极限，在有限的空间内暂时无法做到更高规格的提升。

相比之下，NAND FLASH开始在AI基础设施扮演起更重要的角色，特别是铠侠BiCS FLASH™闪存技术已经为下一代AI存储基础设施做好了充足准备，准备了灵活、多样化且易于扩展的方案。例如，通过SSD与GPU之间直接交换数据，可以很好的解决目前HBM的扩展瓶颈。如果将SSD放置在GPU附近，缓存数据湖中的部分数据，减少GPU通过网络访问数据湖的次数，也进而可以提升访问效率。

针对工作流程中的训练、推理、RAG和落地AI应用所产生的存储需求，铠侠从多个纬度上开发了不同方向的SSD技术。其中，铠侠LC9系列拥有245.67TB容量，是行业内容量规格领先的高容量SSD，用于存储生成式AI所需的海量向量数据库，也代表着未来企业级SSD和数据中心级SSD发展的重要方向之一。

为了满足GPU所需要的高带宽、高并发等苛刻要求，铠侠与NVIDIA合作，结合XL-FLASH存储级内存和新控制器，发布了全新的铠侠GP系列，目标实现1亿IOPS SSD，这也是SSD迄今为止的巅峰性能。

宽带光互联SSD则是铠侠为应对AI数据中心挑战而开发的一项突破性技术，通过光纤接口替代传统电气布线，将计算单元与存储单元间40米的物理距离扩展至100米，以实现解耦计算系统，SSD与CPU可物理分离放置，根据工作负载优化资源分配。

技术新展望

接下来同期发布的第九代BiCS FLASH™和第十代BiCS FLASH™闪存使用的是双轨制并行策略。其中，铠侠第九代BiCS FLASH™通过CBA技术与成熟的产线结合，构建出供货稳定、可靠的产品。铠侠第十代BiCS FLASH™则继续追求更高的容量、更高的性能表现，通过332层高密度堆叠，实现进一步的位密度提升。

第三代XL-FLASH™则是一条特殊的产品线，它属于Storage Class Memory，即SCM。是一种兼具近似内存的高速读写和存储与NAND相同的数据非易失性特性的存储器。第三代XL-FLASH™显著降低了延迟，其延迟可降低至BiCS FLASH™的10%以下，旨在实现超高IOPS表现，以满足生成式AI对存储性能的极致要求。在GTC2026和CFMS2026期间，铠侠宣布的GP系列，目标打造1亿IOPS SSD，即是通过XL-FLASH™实现的。

除了BiCS FLASH™和XL-FLASH™，铠侠也积极推进KIOXIA AiSAQ™软件升级。KIOXIA AiSAQ™是一套开源软件，使RAG技术能直接在SSD中搜索数据，无需将索引数据全部加载到DRAM，缓解DRAM容量压力。这套开源方式不限定在铠侠的自家产品上，任意型号的存储产品，都有机会利用这套开源软件，实现AI性能的加速。

纵观整个AI行业的硬件发展，DRAM、CPU晶体管数量由于无法继续遵循摩尔定律等缩放定律实现快速发展，出现了相对停滞的现象。对比之下，NAND FLASH闪存和SSD由于堆叠结构的特殊性，仍然可以对应的缩放定律持续演进。

铠侠希望通过有效的存储解决方案，以相对较小的投资实现AI性能提升，也进一步推动SSD在数据中心普及，适配AI时代的发展需求。正如所预计的那般，AI数据中心正在逐步升级成AI工厂，每一个企业从数字化转型升级，进阶到生产Token和消费Token。而每一次AI运算的背后，铠侠存储解决方案都将是可靠的支持，通过高容量、高带宽、高IOPS的灵活多样存储方案，铠侠已经为下一代AI存储技术建设秒回了全新的蓝图。