存力跃迁，AI破局：Solidigm如何在武汉"卡住"AI存储的身位 ——2026全球闪存峰会深度观察 暨 Solidigm亚太区销售副总裁倪锦峰专访

8月26日，武汉。以"存力跃迁，AI破局"为主题的2026全球闪存峰会（Flash Memory World 2026）在江城开幕。这场由DOIT传媒、华中科技大学计算机科学与技术学院与集成电路学院联合主办的行业大会，汇聚了中国工程院院士、高校学者，以及Solidigm、华为、慧荣科技、天翼云、联想凌拓、浪潮信息、中科曙光等全产业链企业代表，话题却罕见地一致——AI，以及AI背后越来越重的数据与存储。

中国工程院院士、清华大学计算机系教授郑纬民会上致辞

算力讲了两年，行业的兴奋点正在转移。中国工程院院士、清华大学计算机系教授郑纬民在致辞中直言："没有闪存技术的进步，就没有今天HPC和AI的蓬勃发展。"他预计，未来五年全球闪存存储市场将迎来新一轮"跃迁式"发展，中国作为全球最大的闪存消费市场之一，必将在这场变革中扮演重要角色。华中科技大学副校长冯丹教授以"自主创新、产教融合、开放协同"三点期许为产业定调；DOIT传媒创始人兼CEO郑信武则给出了更具深意的判断——存储正从传统数据载体，升级为支撑AI全链路运转的数据基础设施，成为突破AI算力、数据流转和智能记忆瓶颈的关键力量。

Solidigm亚太区销售副总裁倪锦峰发表主题演讲

武汉本就是存储重镇。本届峰会重回武汉，与城市产业战略深度绑定——武汉正聚焦"世界存储之都"定位，建设"世界级存算一体化产业基地"，形成以长江存储为龙头的千亿级存储产业集群。八年后的重逢，既是一场行业盛会的回归，也被视为对国内存储产业进程的一次见证。正是在这样的氛围里，Solidigm（思得）亚太区销售副总裁倪锦峰站上主论坛，发表题为《构筑AI存储基石》的主题演讲。这家前身为英特尔NAND Flash事业部、后被SK海力士收购并独立运营的企业级SSD厂商，把整场演讲浓缩成一句判断：数据与存储，才是AI真正的基石。

数据爆发的三个维度

倪锦峰把AI引发的数据扩张拆成三个相互叠加的维度。其一是数据丰富度——单个数据单元的体量从纯文本演进到图片、视频，Meta Llama系列训练语料规模两年内扩大15倍；其二是推理复杂度——AI任务从单次问答变成多步骤链式工作流，DeepSeek V4的上下文窗口达到百万Token，对比两年前的32K增幅高达31倍；其三是运营持久性——以OpenAI API或Mistral API为例，每个助手项目初始就预留2.5TB存储，所有交互响应被自动持久保存。

三个维度各自高速增长，又在AI带动下叠加爆发。谷歌I/O大会的数据给出最直观的佐证：2026年谷歌单月Token处理量高达3200万亿，对比2024年同期暴涨330倍；国内厂商的Token增长同样远超行业此前预期。后果是：传统的单一存储架构已不堪重负，行业存储分层金字塔被进一步细化拆解。倪锦峰展示的六层存储架构里，顶层GPU显存、主机内存只能承载少量高频热数据，容量瓶颈明显；底层的本地SSD、新增KV缓存层、集群共享存储——即G3、G3.5、G4三层——正是Solidigm的核心发力赛道。

他强调，真实AI应用远比"提出诉求、计算、反馈结果"复杂。一段数据在AI链路中要经过几十个流程，每个流程对性能、带宽、I/O、成本、密度的要求各不相同，存储厂商必须真正理解工作负载，才能给出对的方案。这也解释了为什么越来越多厂商把KV Cache当作存储问题来解：单次推理上下文若为128K Token，约需61GB存储；百万级用户、平均15轮对话产生的KV Cache需求可达数十PB，"用8T或16T的TLC盘很难堆上去，需要用大容量的QLC"——这正是Solidigm"以工作负载为中心"思路的底层逻辑。

从122TB到QLC"收成期"

对应这套分层逻辑，Solidigm端出完整的产品组合：高性能D7-PS1010、D7-PS1030 PCIe 5.0 SSD服务G3本地存储层，为高频低时延的KV缓存、模型重载提供高带宽支持；面向G3.5上下文缓存层，根据负载特征灵活提供高性能或高密度方案；单盘容量最高达122TB的D5-P5336 QLC SSD面向G4共享存储层，承载海量数据、优化集群空间利用率。

数字更能说明Solidigm在QLC赛道的位置。倪锦峰给出的三组数据是：2025年，全球QLC eSSD总出货EB的80%来自Solidigm，30-60TB大容量eSSD总EB的一半出自Solidigm，而122TB eSSD的出货全部来自Solidigm。这份近乎垄断的地位源于长期布局——早在2018年，还是英特尔存储业务时期，Solidigm就推出了全球首款数据中心QLC SSD；2021年独立运营后，又推出30TB QLC SSD。如今AI推理需求爆发，大容量QLC终于进入"收成期"，倪锦峰也用"大起大落+指数级膨胀"来形容AI全流程的数据体量特征。

他同时算了另一笔实在的账：在DRAM缺货的情况下，用大容量QLC SSD做卸载，相比不卸载最高可降低65%的主机DRAM占用；在集成层面，用122TB D5-P5336替代HDD，电力、空间、散热、性能全面占优，节省下来的电可以支撑更多GPU部署。但他也坦言，容量做大之后，对厂商在package技术、良率控制和成本控制上的要求都会更高——"容量越大成本越低"在存储领域并不成立。而在产品路线图上，Solidigm也没有停步：256TB的盘已经能做出来，512TB也在路上，只是需要客户软硬件配套。

散热、实验室与本土化

AI基础设施的另一块短板是散热。针对AI数据中心高热功耗的难题，Solidigm率先推出采用单面直触芯片液冷技术的PS1010 E1.S SSD，在散热优化上取得突破，提升了热效能与系统性能，为先进GPU服务器带来附加价值——无论是数据中心还是边缘运营商，空间利用效率都大幅提升。更重要的是，Solidigm已把E1.S水冷参考设计开源，让OEM、ODM可以复制使用，以推动整个行业生态；E3.S的水冷设计也在推进中。去年底成立的AI中央实验室，则集成高性能与高密度存储集群、先进GPU、网络与服务器资源，面向真实AI训练和推理工作负载开展测试——在中国，这个实验室落在上海，倪锦峰表示欢迎客户与合作伙伴一起开展存储架构方案层面的合作，这既解决了真实AI存储数据有限的问题，也让客户能够完成完整方案测试。

本土化的落点还体现在生态落地。Solidigm携手融科联创推出RC-Vision2000智能质检解决方案，将D5-P5336高性能SSD集成进质检一体机，为制造业产线AI视觉质检提供高效、稳定的底层存储支撑——这是产品能力在中国制造业真实场景中的一次验证，也呼应了"在中国，为中国"的长期承诺。Solidigm在中国已设有上海研发中心，团队覆盖研发、销售、客户支持与品质管理，倪锦峰将其形容为一个拥有完整端到端能力的"迷你版"Solidigm。

放眼整届峰会，存储的地位也在被反复确认。当天下午，大会围绕AI SSD创新应用、面向AI的存储系统、CXL互联生态与弹性内存池、新型存储器技术四大方向开设并行论坛，并发布了《2026 AI存储芯图》《2026闪存风云榜》。从华为提出面向AI Agent的闪存基础设施"3+1"能力方案，到慧荣科技推出SSD层面的多维性能调度技术，再到华中科技大学团队披露"存储墙"攻坚的最新进展——万亿级Token训练下数据供给难以跟上算力增长，已成为行业共识。这也正是Solidigm反复强调"数据和存储是AI基石"的时代注脚：当算力狂飙撞上数据洪流，谁能先把存储的账算明白，谁就掌握了AI落地的主动权。

高端采访——对话倪锦峰：存储的收敛与发散

主题演讲结束后，倪锦峰接受了包括本刊在内的媒体专访。这位从业超过二十年的存储老兵，把话题聊得很开——从主控策略到技术路线，从液冷形态到"爆炸半径"，抛出了不少直给的判断。

"先发散，再收敛"的主控策略

有媒体问到，Solidigm主控过去部分采用SK海力士方案，更多来自其他厂商定制，未来比例会否变化、是否会更多倾向母公司的主控。倪锦峰的回答是"短期内可能会有一个发散的过程，然后再有一个聚拢"。为了在短期内满足更广泛的行业需求，需要像模组厂一样做架构的分散，有方案就赶紧开发出来；但长期必须收敛，因为发散之后架构没有延续性，客户体验会很差。"这是我们有别于普通模组厂的重要区别——除了有自己的NAND之外，我们的架构是可延续、可持续的，是一个收敛而不是发散的过程。"

他甚至给出了一个关于市场结构的个人判断："无论现在还是将来，存储市场90%或80%是存储模组，就像大U盘一样，性能好、可靠性高；剩下10%-20%是各种各样的定制化需求。"在他看来，企业级SSD的架构和方案必须收敛才能形成规模，否则"不行"。

"存储会在Gen5或Gen6停留很久"

谈到后续产品技术发展，倪锦峰认为AI带动了整个Memory行业，但存储接口的演进会比GPU慢得多。"PCIe Gen4理论上已经够了，现在Gen5已经比较普及，行业正在向Gen5切换。从Gen4到Gen5到Gen6，成本是在增加的，当你没有足够收益的时候，就不太愿意接受。"他的判断是：存储预计会在Gen5或Gen6停留很长一段时间。

但不同场景分化明显。在GPU attach一侧，迭代速度非常快，不断需要高带宽、高性能的盘来供给数据，容量也在变大——GPU配盘从4TB到8TB，如今16TB已成为主流。更大的市场在Network attach一侧，这一侧的瓶颈在网络，切换没那么快，大家开始精打细算——"Network attach的成本95%以上都是在SSD上"。他还给出两个前瞻判断：QLC"今年起得比较快，明年会更快一些，我们预计到2028年、2029年，最晚2030年之前，企业级SSD里QLC会占到差不多一半"；至于HBF等新型存储方案，未来会慢慢显现出吸引力。

AI SSD之争："开源才是未来"

AI SSD是今年绕不开的行业热点。国内不少消费级SSD厂商采用了群联的端侧方案，Solidigm则选择了基于软件的企业级方案，主要用于节省写入压缩的开销。倪锦峰解释，AI是一个新方向，SSD和Memory一样都需要规模化效应，但还没有统一标准，"我们之所以做软件方案，是希望尽可能多地使用标准化的物理盘。因为软件是开源的，我们的成果大家都可以复制使用。"当被追问CASL方案是否开源时，他答得干脆利落："开源的，因为开源才是未来。"

液与形态："未来以E3.S为主"

关于水冷SSD的分工，倪锦峰明确表示外壳设计由Solidigm负责。"E1.S的水冷方案，为了推动整个行业生态的发展，让OEM、ODM能够复制使用，我们已经把参考设计开源了。E1.S做完之后，现在在做E3.S的水冷设计，从Gen5开始布局，Gen6会大规模普及。"这样的需求来自哪里？"只要是GPU场景，都有这个需求。"他提到，GPU基本上都是水冷的，这是英伟达推动并已标准化的方向；存储的水冷还没有普及，"到PCIe Gen6开始，但从Gen5开始就要做准备。"

对于冷板式液冷从当前2500W走向4000W的可能性，他给出肯定的判断，却也点出U.2接口的尴尬：虽然Gen6仍会支持U.2，但性能会降下来——"U.2的供电能力被限制在25W，Gen6的时候ASIC功耗就高了。E1.S做不到更高性能也是这个原因，容量上不去，功耗也上不去。"也正因此，他判断未来的主要形态还是E3.S。

"爆炸半径"与新云逻辑

不同用户对单盘大容量的态度差异很大，这是倪锦峰看来很有意思的话题。大部分互联网公司会担心"爆炸半径"，因为原有架构就是围绕特定单盘容量设计的，而且对外提供云服务，数据修复能力很重要；但新云用户没有任何历史包袱，"他们认为爆炸半径是解不了的问题，干脆就不解了，不纠结了，去追求极致的密度和成本"。

"新云的逻辑是：这个问题我解决不了了，搞不定就重算，盘坏了没有关系，GPU多耗一点，重新算就行了。"他甚至把这种差异归结为"行业需要年轻的血液"——"他们没有任何历史的经验、历史的知识，也没有摸过HDD。一帮年轻人，有非常创新的思维，行动非常快。"

这当然不是不计成本的蛮干。倪锦峰解释，新云把所有代价都算进了业务模型："我有100个客户，可能有1个客户在某个时间点会遇到这样的问题，我对他应该有什么样的赔偿，已经算到他的业务模型里了。"他把这套逻辑概括为"把价格算明白、把解决方案想明白"——而这一切的底层，"是AI驱动加上颠覆性的商业逻辑"。

从主论坛的宏大叙事，到专访中的犀利判断，Solidigm在武汉给出的答案是自洽的：在AI把存储推向舞台中央的当下，这家公司用"以工作负载为中心"的分层产品、长期主义的QLC布局，以及比同行更愿意开源、更贴近中国本土生态的姿态，卡住了AI存储的身位。正如倪锦峰在演讲结尾所说——AI发展需要海量的数据，海量数据需要更好的基础设施，基础设施需要效率提升。存储的故事，才刚刚开始。