福建
随着大模型推理遭遇 容量墙 与 I/O墙 ，昂贵的HBM被模型权重和KV Cache长期占用，传统SSD因性能波动和延迟问题无法满足实时需求，AI SSD逐渐从静态存储设备转向推理系统的正式存储层级，迎来爆发前夜。
技术路线分类
- AI负载强化型 ：以块存储为基础，优化介质与I/O。英韧洞庭N3X用XL-Flash/SLC NAND，时延降为传统TLC的1/3，DWPD提升17-33倍；华为OceanDisk系列分EX（高随机写）、SP（平衡）、LC（超大容量245TB）三类。
- 推理参与型 ：通过主控、固件协同，实现存储与内存联合虚拟化。群联aiDAPTIV将模型权重切片流送，保存KV Cache减少重复计算；江波龙SPU+iSA集成存储控制与智能调度；寅谱-联芸方案贯通计算与存储侧，适配多平台。
市场价格趋势
- 2026年第一季度，企业级SSD合约价环比上涨 80%-100% ，部分型号较2025年底涨幅近一倍；大容量QLC SSD价格同步涨80%，成为AI推理关键基础设施。
- AI对NAND闪存需求占比将从2025年18%升至2027年41%，年均增速60%。
厂商方案进展
- 慧荣科技在FMS 2026展示SM8366 MonTitan平台，支持KV Cache卸载，QLC容量达256TB，DWPD最高3次；SM8466 PCIe Gen6主控支持512TB容量，700万IOPS。
- 雷克沙PCIe5.0 SSD实测4K随机读延迟32μs，满载功耗7.8W，适合无风扇AI设备。
产业价值
- AI SSD通过分层存储降低每Token成本，成为Token经济学关键变量，不再是外围组件。
- 竞争门槛从单盘性能转向存储与推理调度的完整协作体系，先发厂商形成生态壁垒。
AI SSD不会取代HBM/DRAM，而是通过容量、性能、成本分层，成为云侧、边缘侧及端侧Token生成的关键基础设施，推动AI推理成本优化与部署普及。
特别声明：以上内容(如有图片或视频亦包括在内)为自媒体平台“网易号”用户上传并发布，本平台仅提供信息存储服务。
Notice: The content above (including the pictures and videos if any) is uploaded and posted by a user of NetEase Hao, which is a social media platform and only provides information storage services.
