正如铠侠SSD首席技术执行官福田浩一在日前举办的CFMS | MemoryS 2026峰会演讲中所说，生成式AI快速的、根本性的改变了社会和企业生态。他进一步指出，现在生成式AI的变革已经发生了变化——从训练阶段建立大量的训练模型已经转换成推理模型，训练好的模型将用于真实世界的业务模式。
自此开始，我们进入了一个新的AI时代，谁能提供最便宜、最快、最安全的长上下文深度推理AI，就最有竞争力。当然，这势必会产生巨大的数据需求，从而让存储成为一大瓶颈，这也正是大家越来越依赖于内存和SSD的原因之一。
同时，正如福田浩一所说，这种转变背后，还需要新技术去支撑。
AI时代的SSD，四个方向
从福田浩一提供的数据可以看到，在2025年至2031年间，数据中心NAND bit需求年复合增长率将达到34%，其中AI推理需求的CAGR更是高达56%，远超AI训练的11%和传统应用的14%。
面对AI的工作负载转变，如上所说，SSD的与时俱进也是在所难免。在福田浩一看来，则主要集中在4个新的技术发展方向。
首先，推理存储让KV Cache重新使用，并且需要高速高容量的SSD；
据介绍，KV Cache是AI模型的短期存储解决方案，也是关键加速技术。它可以优化推理速度，可以提升内存的使用率，可以完成重复计算，增加上下文的长度。正因如此，让KV Cache扩展和解决GPU的瓶颈问题成为了业界发展主流，上下文存储解决方案也成了一个新层，这就需要在存储架构中引入Context Memory Storage，以提升效率。面对这个需求，则需要兼具性能、容量和混合耐久度的SSD。
第二，NVDIA Storage-Next需要高速的SSD，需要高速扩展、高性能同时还需要大容量的读取；
作为一种针对“智能体 AI”（Agentic AI）设计的下一代存储架构，NVIDIA Storage-Next旨在重新定义 AI 基础设施的性能和经济性。简而言之，它是一种像内存一样为 AI 基础设施服务的闪存——突破了传统存储的限制，降低了延迟，提高了 IOPS，并释放了可随 GPU 工作负载扩展的经济效益。为了实现这个目的，NVIDIA Storage-Next需要高性能、低延时的SSD。
第三是高容量QLC存储方案，我们需要122TB甚至245TB的模型正在部署之中；
如大家所所见，数据在爆炸性的增长，AI所推动的数据在增长，这对于高速度、高容量的存储也带来了巨大的需求，高容量QLC SSD现在也越来越受青睐，它们不但被用于数据中心，还用于大数据的训练和长的Checkpoint以及推理和数据检索。
在铠侠看来，QLC 芯片的质量和控制器硬件/固件的优化有望将 QLC 的使用范围扩大到替代TLC 产品和近线硬盘产品。
最后，铠侠预计，SSD将会越来越多的替代HDD，提升AI类应用的TCO。
面对这些趋势，铠侠已经基于其领先的技术做好全面布局，静待AI新时代的到来。
铠侠的双轴发展战略
在谈到公司的未来发展时，铠侠表示，公司将采取双轴发展战略。满足尖端应用的高级需求保持最佳投资效率的同时，开发并向市场推出具有竞争力的产品，而BiCS FLASH就是他们构建SSD的基础，
按照铠侠所说，第八代BiCS FLASH™是公司技术架构的重要里程碑，它标志着CMOS直接键合存储阵列（CBA）技术在铠侠产品线中展开商用，拥有领先行业的接口速度，位密度存储同样也行业领先。
到了第九代BiCS FLASH™与第十代BiCS FLASH™，如上所说，铠侠采取了双轨并行的策略，第九代BiCS FLASH™将利用成熟的产能和先进的接口融合，提供可靠、稳定供货的存储解决方案。第十代BiCS FLASH™则追求存储密度和性能的全新突破，旨在通过层数和架构大幅优化满足AI数据中心对低延、迟高性能和超大容量的需求，两款产品将在近期蓄势待发。
据介绍，相对于第8代，铠侠第10代BiCS Flash能够将密度大幅提升59%，公司的NAND层数也同步推进到332层。而通过借助CBA技术，铠侠将能深度扩展第9代、第10代，实现更高速的接口，将读取吞吐量提高10%、写入吞吐量提高15%，数据传输过程中的能效也同步提升15%以上。
在这些领先晶圆的支持下，铠侠打造了多款领先的SSD。
针对KV Cache扩展，铠侠推出了CM9 CMX产品。这款产品在铠侠CM9系列的基础上，针对AI工作负载进行优化，具备高性能、大容量和更好的耐久性，适用于AI的大规模推理环境。
基于XL-FLASH™打造的Super High IOPS SSD——铠侠GP系列则符合NVIDIA Storage-Next™需求场景，将以1亿IOPS以上的表现，满足未来对速度更为苛刻的AI计算需求。
能够满足AI数据摄取和RAG检索的高容量QLC SSD——铠侠LC9系列也是该公司不得不提的另一款新品。据介绍，这款SSD最高可提供245.76TB容量。通过第八代BiCS FLASH™ QLC和具有前瞻性的32 Die堆叠封装，铠侠LC9实现了存储行业的一次重要的创新突破，用更少的空间，帮助AI服务器实现更好的总拥有成本（TCO）优势，满足未来AI应用的海量存储需求。
除了上述硬件以外，铠侠还带来了AiSAQ™开源软件技术，针对向量数据库和RAG场景优化的算法库，通过创新的数据布局算法，将传统上必须加载到服务器昂贵DRAM中的向量索引和乘积量化（PQ）数据，高效存储于SSD中。据透露，目前铠侠AiSAQ™已经与NVIDIA cuVS展开合作，探索GPU加速索引构建和超大规模RAG解决方案的更多可能。
在展台上，铠侠还展出了CD9P系列、BG7系列等多款SSD产品，公司也正在携手合作伙伴构建从云端到端侧的AI 存储生态，推动高性能、高可靠存储技术于AI应用的深度融合。
写在最后
众所周知，过去一年，因为AI的大热，引爆了存储的需求，这种产品也在近期成为了硬通货。但与此同时，大家对其未来有所担忧，毕竟其长期以来都是一种周期性的产品。
对此，铠侠方面认为，由于对人工智能和数据中心的需求大幅增加，预计在可预见的未来，供需形势仍将非常紧张。为此，铠侠表示，无论应用领域如何，存储市场价格预计都将继续上涨。于铠侠而言，无论市场怎么变化，公司将根据市场增长情况增加产量，并通过监测应用需求趋势和平衡来优化销售组合。
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