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      從“產(chǎn)能擴(kuò)張”到“架構(gòu)升級”,AI存儲打響「升維戰(zhàn)」

      本文作者: 楊依婷   2025-10-10 11:00
      導(dǎo)語:市場焦點(diǎn)正從“存多少”轉(zhuǎn)向“怎么存”,容量擴(kuò)張不再是競爭核心,更重要的是如何讓數(shù)據(jù)流動得更快、更智能、更節(jié)能。

      作者|楊依婷

      編輯|包永剛

      在全球科技行業(yè)駛?cè)階I時代的高速路時,存儲產(chǎn)業(yè)正經(jīng)歷一場深刻的范式轉(zhuǎn)移,過去周期性波動明顯的市場,正被一股強(qiáng)勁而持續(xù)的結(jié)構(gòu)性增長力量所主導(dǎo)。這一轉(zhuǎn)變在近日舉行的GMIF 2025創(chuàng)新峰會上成為共識。

      長久以來,存儲市場一直都有周期性的波動:當(dāng)產(chǎn)能過剩時價格暴跌,需求回升又帶來短暫反彈。在AI需求的帶動下,存儲行業(yè)正進(jìn)入持續(xù)高增長通道。

      市場預(yù)測顯示,2025年新型存儲市場規(guī)模將接近2000億美元,同比增長約17%;到2027年,新型存儲的市場規(guī)模預(yù)計將進(jìn)一步擴(kuò)大至約2300億美元。

      愛集微咨詢總經(jīng)理韓曉敏在GMIF 2025創(chuàng)新峰會上分析道:“這次推動存儲行業(yè)復(fù)蘇的動力,不再是手機(jī)和PC,而是AI驅(qū)動的計算需求。”他表示,目前,這一增長的主要驅(qū)動力仍來自北美互聯(lián)網(wǎng)巨頭的大規(guī)模投資,中國雖然在全球AI產(chǎn)業(yè)中位居第二,但由于先進(jìn)芯片供應(yīng)受限,發(fā)展能力受到一定程度的制約。

      不過,近期包括阿里、字節(jié)在內(nèi)的國內(nèi)主要互聯(lián)網(wǎng)企業(yè),紛紛上調(diào)了未來幾年在云基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)方面的投資計劃。韓曉敏認(rèn)為,這一動向意味著市場的實(shí)際增速可能超出此前17%的普遍預(yù)期,有望達(dá)到約22%。

      同時,AI模型訓(xùn)練的高密度算力需求也讓數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級增長,這也將推動對存儲的需求。閃迪產(chǎn)品市場總監(jiān)張丹總結(jié)了AI時代的數(shù)據(jù)特征——“4V”:體量巨大、種類多樣、價值密集、實(shí)時性強(qiáng),預(yù)計全球數(shù)據(jù)總量將在2025年突破200ZB。“AI正在讓數(shù)據(jù)從被動存儲變?yōu)橹鲃域?qū)動,存儲性能正決定AI體驗(yàn)。”她強(qiáng)調(diào)。

      在這一趨勢下,市場焦點(diǎn)正從“存多少”轉(zhuǎn)向“怎么存”,容量擴(kuò)張不再是競爭核心,更重要的是如何讓數(shù)據(jù)流動得更快、更智能、更節(jié)能。更多資訊,歡迎添加雷峰網(wǎng)(公眾號:雷峰網(wǎng))作者微信EATINGNTAE。

      從“產(chǎn)能擴(kuò)張”到“架構(gòu)升級”,AI存儲打響「升維戰(zhàn)」

      直面“內(nèi)存墻”:AI存儲集體“破墻開路”

      AI的高并行計算模式帶來了前所未有的帶寬與延遲挑戰(zhàn),也推動了以HBM、AI SSD、CXL和存算一體為代表的存儲技術(shù)的發(fā)展,韓曉敏指出,這一輪增長的動力已從“產(chǎn)能擴(kuò)張”轉(zhuǎn)向“架構(gòu)升級”。

      在AI推動的架構(gòu)變革中,存儲產(chǎn)業(yè)首先感受到的是帶寬與能效的雙重壓力。傳統(tǒng)DRAM難以滿足大模型訓(xùn)練的需求,HBM(高帶寬內(nèi)存)的出現(xiàn)由此成為產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)折點(diǎn),它憑借3D TSV堆疊和2.5D/3D先進(jìn)封裝技術(shù),大幅縮短了數(shù)據(jù)搬運(yùn)的物理距離,將內(nèi)存帶寬提升至新的量級,從而充分釋放了AI芯片的算力潛力。

      在GMIF創(chuàng)新峰會上,三星電子副總裁Kevin Yong介紹,HBM是目前增長最快的細(xì)分市場,通過垂直堆疊和先進(jìn)封裝,為GPU提供了遠(yuǎn)超傳統(tǒng)架構(gòu)的數(shù)據(jù)吞吐能力,成為訓(xùn)練大模型的“剛需”。與此同時,韓曉敏進(jìn)一步透露,國產(chǎn)廠商正在迎頭追趕,以華為為代表的廠商在自研HBM上進(jìn)展顯著,預(yù)計2026年將實(shí)現(xiàn)國產(chǎn)HBM的大規(guī)模量產(chǎn),初期產(chǎn)品主要以HBM3為主。

      HBM推動了算力端的帶寬突破,而AI SSD正在重新定義“存”。過去的SSD更多追求通用性能極限,如今企業(yè)則通過在固件算法層面引入智能調(diào)度和數(shù)據(jù)分級等機(jī)制,讓存儲能夠感知并預(yù)測計算的節(jié)奏,從而極大提升AI訓(xùn)練和推理的效率。

      英韌科技董事長吳子寧表示,AI SSD可通過直接連接GPU內(nèi)存通道顯著提升訓(xùn)練和推理速度,行業(yè)目標(biāo)是在2027年前將AI SSD的IOPS(每秒輸入/輸出操作次數(shù))性能從“百萬級”提升至“億級”。

      然而,算力的提升也暴露了新的瓶頸,瀾起科技肖揚(yáng)指出:“當(dāng)前AI發(fā)展的關(guān)鍵瓶頸已不是算力,而是由‘內(nèi)存墻’造成的,問題的核心從計算本身,轉(zhuǎn)移到了數(shù)據(jù)訪問的效率上,GPU/CPU的強(qiáng)大算力因無法及時獲得足夠的數(shù)據(jù)而處于閑置等待狀態(tài)。”

      為從根本上緩解數(shù)據(jù)在計算與存儲單元間搬運(yùn)產(chǎn)生的效率瓶頸,存算一體技術(shù)被視為關(guān)鍵路徑。北京大學(xué)孫廣宇教授在報告中系統(tǒng)闡述了這一技術(shù),他認(rèn)為存算一體并非特指某一種具體介質(zhì)或形態(tài),而是一個廣泛的技術(shù)概念,其根本目標(biāo)是解決“內(nèi)存墻”問題,即通過拉近計算單元與存儲單元的距離,減少數(shù)據(jù)搬運(yùn)的開銷,從而提升整體效率。

      同時,孫教授強(qiáng)調(diào),不存在一種通用的存算一體技術(shù)可以應(yīng)對所有場景,“我們會根據(jù)存儲介質(zhì)和呈現(xiàn)的場景的需求,做不同顆粒度的融合,未來的方向是構(gòu)建‘層次化的、異構(gòu)的存算一體架構(gòu)’。”

      與存儲密切相關(guān)的CXL(Compute Express Link)技術(shù)也正在成為業(yè)界焦點(diǎn)。瀾起科技與英特爾聯(lián)合測試的結(jié)果顯示,采用CXL內(nèi)存與本地內(nèi)存混搭的方案,可以達(dá)到本地內(nèi)存95%-100%的吞吐量性能,而延遲增加幅度在5%以內(nèi),大約為5~10微秒。

      肖揚(yáng)指出,在典型配置下,該方案最高可降低單服務(wù)器內(nèi)存總體TCO達(dá)27%,并且在當(dāng)前高容量內(nèi)存價格持續(xù)走高的背景下,這一收益更為凸顯。在AI推理場景下的實(shí)驗(yàn)證明,用一顆CPU加CXL擴(kuò)展內(nèi)存,跑同樣的模型,最終獲得的Tokens生成速度與兩顆原生內(nèi)存CPU的方案幾乎一致,這為在保證性能的同時降低系統(tǒng)功耗與成本提供了新思路。

      這些變化標(biāo)志著存儲行業(yè)的競爭,已從粗放地“堆疊更多芯片”轉(zhuǎn)向精細(xì)化地“組織更高效的數(shù)據(jù)路徑”。這種本質(zhì)上的轉(zhuǎn)變,也使得產(chǎn)業(yè)合作的焦點(diǎn)必然轉(zhuǎn)向更高階、更復(fù)雜的全鏈條協(xié)同。


      AI驅(qū)動:存儲產(chǎn)業(yè)鏈的“協(xié)同突圍”

      存儲領(lǐng)域的競爭不是單一產(chǎn)品,而是一種系統(tǒng)能力,AI時代的產(chǎn)業(yè)競爭焦點(diǎn)也隨之轉(zhuǎn)向全鏈條協(xié)同。從主控芯片設(shè)計,到先進(jìn)封裝,再到系統(tǒng)驗(yàn)證,技術(shù)創(chuàng)新正在跨越企業(yè)邊界,形成緊密的生態(tài)合作,為AI訓(xùn)練、推理和邊緣計算提供系統(tǒng)化支撐。

      在芯片設(shè)計端,聯(lián)蕓科技總經(jīng)理李國陽介紹,其新一代主控芯片正向PCIe 5.0/6.0高速接口與6nm/4nm制程升級,并通過“實(shí)時電源管理算法”與“健康巡檢機(jī)制”提升能效與可靠性。

      在封裝端,廣芯封裝基板研發(fā)中心總監(jiān)陸然指出:“高性能計算和高性能存儲是生成式AI和端側(cè)AI發(fā)展的底層基座”,而AI應(yīng)用正驅(qū)動封裝技術(shù)快速演進(jìn):在算力層面向2.5D/3D集成發(fā)展,在端側(cè)存儲層面追求薄型化,并在高性能存儲芯片中廣泛應(yīng)用混合鍵合等技術(shù)。

      佰維存儲總經(jīng)理何瀚也表示,“存和算之間深度融合依托的就是先進(jìn)封裝的能力”,封裝技術(shù)構(gòu)成了其提供存算合封解決方案的物理基礎(chǔ)。

      而在產(chǎn)品最終驗(yàn)證環(huán)節(jié),歐康諾電子科技總經(jīng)理趙明表示,AI存儲產(chǎn)品必須具備極高的可靠性、性能一致性和極端環(huán)境適應(yīng)性。為此,他介紹其公司推出的高端測試系統(tǒng)能夠模擬-70度到150度的嚴(yán)苛環(huán)境,以驗(yàn)證產(chǎn)品能否穩(wěn)定運(yùn)行。

      這些看似獨(dú)立的創(chuàng)新,正在形成一條貫穿“芯片—封裝—系統(tǒng)驗(yàn)證”的完整創(chuàng)新鏈。每一次局部突破,都在為AI的系統(tǒng)效率買單,這也正在重塑企業(yè)的角色。佰維存儲集團(tuán)總經(jīng)理何瀚認(rèn)為:“AI時代,存儲企業(yè)必須從傳統(tǒng)模組廠商轉(zhuǎn)型為解決方案提供商”,企業(yè)需要整合主控芯片、協(xié)議標(biāo)準(zhǔn)與封裝工藝,為AI訓(xùn)練、推理及邊緣計算提供系統(tǒng)化方案。

      從HBM到CXL,從存算一體到先進(jìn)封裝,這場以AI為引擎的存儲革命,正在讓整個行業(yè)完成一次從“容量邏輯”向“架構(gòu)邏輯”的轉(zhuǎn)身。

      當(dāng)算力不再是瓶頸,決定AI系統(tǒng)效率的,不是算力峰值,而是數(shù)據(jù)流動的速度與能效,真正的競爭,不再是“誰的存儲更大”,而是“誰讓數(shù)據(jù)更聰明地流動”,在這個意義上,AI時代的存儲,不只是信息的容器,更是智能的發(fā)動機(jī)。


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