云栖观察：从云端到车端，SSD正在适应不同的AI任务-存储-至顶网

一块SSD，为什么要做到256TB？放到今天的AI数据中心里，这个问题并不奇怪。模型训练要吞吐大量数据，到了推理和Agent阶段，实时检索、缓存和上下文调用又增加了更多读写任务。

在汽车里，情况又皆然不同。智能座舱、辅助驾驶和车载AI需要在本地处理更多数据，中央计算架构也对存储速度、耐久和工作环境提出了新的要求。

AI正在从模型训练走向推理和智能体的规模化部署，数据的读取、写入和调用越来越频繁，存储也随之成为算力之外的另一个关注点。

闪迪公司副总裁兼中国区总经理蔡耀祥

对此，闪迪公司副总裁兼中国区总经理蔡耀祥表示："随着AI智能体逐渐融入到各行业的日常应用中，人工智能通过模型创新和实际部署得到持续发展。推理工作负载的增长，使高效地存储、传输和访问数据变得愈发关键。凭借提供规模化应用所需的性能、可靠性和能效，闪存存储在AI发展的这一新阶段中起到关键的支撑作用。作为全球先进的半导体企业，闪迪拥有数十年NAND闪存技术积淀，旗下卓越的存储解决方案覆盖云数据中心、汽车、物联网及智能移动等多元领域。闪迪正携手产业伙伴推动内存与存储创新，助力支持新一代AI应用和工作负载。"

今年云栖大会，闪迪带来了一些亮点产品，包括面向云数据中心的企业级SSD，以及面向智能汽车的车规级闪存产品。前者覆盖训练、推理和大规模数据存储，后者则进入车载AI和中央计算。

推理任务多了，SSD一定要跟上

大模型进入推理阶段以后，存储和计算之间的数据交换更加频繁。模型生成内容的过程中，需要持续读取上下文以及其他相关数据，Agent还会增加实时检索和缓存。

SANDISK^® SN861 NVMe SSD面向的就是这类工作负载，其采用PCIe^® Gen 5接口，容量高达16TB，可用于大语言模型训练、推理以及AI服务。PCIe^® Gen 5提供更高的数据传输带宽，闪迪还特别强调了每瓦特IOPS（IOPS/Watt），希望进一步降低企业总体拥有成本（TCO）。

在持续写入的工作负载下，写放大会影响SSD寿命和长期性能。闪迪SN861新一代产品的全部接口形式和容量均支持FDP（Flexible Data Placement）功能，通过更合理地安排数据写入位置降低写放大，减少不必要的数据搬移。E1.S外形版本已经通过NVIDIA GB200 NVL72系统认证，U.2和E1.S两种外形版本也获得了（Open Compute Project，OCP）的OCP Inspired™认证。

今年企业级SSD市场中，PCIe^® 5.0和大容量QLC都在加快导入。TrendForce数据显示，2026年第二季度全球前五大企业级SSD厂商营收接近375.9亿美元，生成式AI Agent、云数据中心建设以及新一代AI服务器部署继续支撑企业级SSD需求。

训练和推理之外，AI数据中心还要保存规模越来越大的数据。训练数据、企业数据以及后续推理需要反复调用的内容都会进入数据湖，单盘容量越大，同等数据规模下需要部署的SSD数量就越少。

SANDISK^® SN670 NVMe SSD把容量做到了256TB。它基于UltraQLC^TM平台，将BiCS8 QLC CBA NAND、定制控制器和系统调优结合在一起，主要面向高速AI数据湖和AI数据准备。

同样的数据量，可以用更少的SSD承载，服务器和机架里需要留给存储设备的空间也会减少。当AI数据中心进入PB甚至更大的存储规模后，单盘容量的提高很快就会反映到设备数量上。

TrendForce 9月研究显示，北美云服务商正在扩大QLC企业级SSD的采购，使用范围已经覆盖实时数据检索、缓存和向量数据库。在中国，一些AI架构也开始使用大容量QLC SSD进行KV Cache卸载。

车端数据多了，存储要求也在变高

智能座舱、辅助驾驶和车载AI正在增加汽车本地的数据处理量。软件、模型、摄像头等设备产生的数据越来越多的需要在本地进行处理。

闪迪正通过车规级UFS与NVMe解决方案，为新一代智能汽车提供高性能存储支撑。

SANDISK^® iNAND^® AT EU752 UFS 4.1嵌入式闪存驱动器是闪迪旗下首款采用UFS 4.1标准的车规级嵌入式闪存产品，基于BiCS8 TLC NAND技术打造，面向智能网联汽车与软件定义汽车等新一代车载AI系统。

凭借高速UFS 4.1接口，其性能较闪迪前代产品提升超过两倍，顺序读取速度高达4,300MB/s，顺序写入速度高达4,100MB/s（1TB容量规格）。其容量也扩展至1TB，可支持AI系统捕捉并存储更多数据，将其上传至云端并用于AI算法优化。读取速度提高后，车载系统调用这些本地数据所需的时间也会缩短。