数据升温、推理下沉, 大模型驱动存储技术进化
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拆解数据中心机柜中的服务器，通常会看到里面有十来张固态硬盘(SSD)。这些固态硬盘承担着数据存储的重任，其中的主控芯片又是固态硬盘的大脑，高效精准调度数据进出存储单元。
存储是大模型时代的关键基础设施之一。只要有数据，就需要存储。当数据成为AI领域的核心资源，存储技术就决定了大模型数据处理效率，并影响训练和推理速度。伴随训练数据集规模的指数级增长，数据储存成本与性能的平衡也至关重要。
“存储是一个确定的大市场。”存储芯片设计公司英韧科技CFO钟晓蕙日前对澎湃科技表示，算力、存力、传输能力，三者往往协同促进、共生发展，大模型热潮正推动存储技术演进，对存储芯片企业及SSD厂商的差异化竞争和技术迭代能力提出了更高要求。
算力很重要，存力也很重要
固态硬盘(SSD)的主要硬件组件包括NAND闪存颗粒、DRAM缓存和主控芯片等。如果把需要存储的数据比作汽车，那么固态硬盘就是一个巨型停车场，闪存芯片上的存储单元是一个停车位，主控芯片是这个巨型停车场的“管理员”，负责指挥每一辆车准确、快速、合理地进出自己的停车位。
可以说，主控芯片就是固态硬盘的大脑，通过相应的固件代码，负责对闪存颗粒等部件执行数据读取、写入、加密等复杂操作。英韧科技就是固态硬盘这类核心存储部件的开发商，其核心产品包括固态硬盘的整盘解决方案及其内部存储主控芯片。
全球范围企业级SSD市场主要由韩国的三星电子、SK海力士长期占据垄断地位，合计市场份额超过70%。国内企业级SSD产业链仍处于快速追赶阶段。2017年英韧科技成立时，主流存储技术正从机械硬盘转向固态硬盘，数据传输接口也从SATA（用于连接主板和大量存储设备的端口）接口向更高速的PCIe（高速串行计算机扩展总线标准）转换，这为国内初创企业的发展提供了机遇。
英韧科技固态硬盘主控芯片及应用于PC和服务器的SSD模组参考图。
“从2017年到2021年，国产厂商都在解决技术能不能转化成产品的问题。从2021年到2024年，解决产品问题后，大家要解决的是有没有客户的问题。”英韧科技CFO钟晓蕙表示，国产替代客观上推进了中国存储芯片行业的发展，而AI热潮是眼下更大的助力。
在江苏连云港海州区的“悟空智算”6876P算力中心，一字排开的机柜里，服务器进行着每秒687亿亿次的浮点运算。“悟空智算”对DeepSeek全参数版进行软硬件协同深度优化后，实现了每秒超6900Token的超高吞吐率，支持企业3分钟快速启动AI应用。
算力很重要，存力也很重要。当前，大模型热潮下，数据量越来越大。冷数据越来越少，更多的数据变成温数据甚至是热数据。过去，金融系统或传统数据中心里的数据经过5年时间就存起来不再使用，但现在情况已经改变，模型跑起来后需要实时吞吐数据，原先的冷数据和温数据都变成了热数据。
江苏中环云控物联科技有限公司正依托“悟空智算”开发海州环卫大模型，探索智能体落地应用。环卫工人佩戴智能手环即可实时回传体征、位置与任务进度，系统自动调整作业路线；无人清扫车与无人机实时共享路况与垃圾分布数据，按秒级频率刷新作业策略。通过虚实映射、统筹调度、自主协同的作业方式，传统环卫作业模式变成新型智能体模式。“过去我们把智慧环卫叫信息化管理，现在叫具身智能体，区别就在于系统不再只是看数据的大脑，而是让每一台设备、每一位工人、每一条作业链路都变成会思考、能对话、自进化的数字生命体。”中环云控执行董事徐磊表示。
与此同时，DeepSeek等应用打开了推理和边缘计算的大门。轻量化模型设计、硬件适配优化，以及模型部署成本降低，推动了算力需求从“训练侧”向“推理侧”倾斜，训练任务集中在云端，推理任务则下沉到边缘设备。海量数据“升温”，算力需求不断演进，人们对于推理体验的追求不断升级，渴望实现极致的低延迟，这些都对存力也提出了更高的要求。
大模型驱动存储技术升级
在表面打磨行业，优良的工艺是不可逾越的技术壁垒，而AI的价值就在于持续积累工艺数据，开发更智能的机器人大脑，进一步优化工艺。
2018年成立的索菲丝智能科技（上海）有限公司从机器人代理走向产品自研，旗下工业机器人聚焦解决制造业中打磨、切割、钻孔、去毛刺等应用场景。创始人杜玲表示，只有AI化才能让机器人更智能，团队开发了可在手机和电脑等智能终端显示的智能磨机，端侧操作保证员工远离粉尘和噪音等恶劣工作环境，也能记录老师傅打磨过程中留下来的压力、温度、转速、材料等工艺数据和关键参数，未来开发打磨大模型，应对不同产品的打磨需求，提升工艺。
这也凸显了对算力与存力的迫切需求。据英韧科技介绍，原始数据的收集和推理日志，带来的数据量非常大，对于存储的要求是海量写入、高速读取。数据清洗和模型训练对于存储的要求是高并发混合读写，对随机性能要求更高。不同的数据应用场景对存储芯片的要求已经出现差异化。
传统数据中心的固态硬盘需求是4T到8T，DeepSeek出现后，闪存容量需求提升到32T、64T甚至128T，闪存颗粒容量越大，开发难度也越大。这就好比房子建得越高，对于结构的要求也越高。就像英韧科技同一代次的产品已经衍生出各种细分应用，这恰恰对存储芯片企业及SSD厂商的差异化竞争和技术迭代能力提出了更高要求。
事实上，AI正在推进存储技术的演进方向。“过去，国内大量数据中心还在使用机械硬盘。前两年开始，出于对速度的要求更换成固态硬盘，从SATA变成PCIe4.0，现在进入PCIe5.0时代。”钟晓蕙介绍，2022年ChatGPT落地后，以AIGC为代表的应用市场开始对存储提出更高的性能和容量需求。DeepSeek的出现促进了大模型推理的应用落地，新一代的PCIe6.0固态硬盘和基于CXL接口的存储级内存方案也开始受到关注，这些技术将以新的方式支持大模型数据中心云服务以及本地部署的一体机，使DeepSeek等开源大模型加速落地。“AI的出现加速了SSD的市场导入，我们大概用了一年左右的时间导入标准服务器厂商，2024年半年时间出货量就攀升了10倍以上。”
算力、存力、传输能力，三者往往协同促进、共生发展。国内AI芯片公司正在使用更开放的架构RISC-V，探索从边缘服务器到云端服务器的布局。芯片设计公司知合计算CEO孟建熠表示，RISC-V在高性能计算领域实现突破不仅要在通用计算层面进入高性能领域，更需要在架构层面融合AI增强计算，实现AI原生。
“存储一直跟随算力和传输能力跑。这两端，但凡有一端起来了，你必须跟上。”钟晓蕙认为，要针对不同应用场景匹配差异化存储方案，支撑算力需求。今年团队的重点工作就是开发符合未来AI需求的存储主控芯片及解决方案，“全球存储控制器还是有不少厂商，要撕开这个市场缺口，站住脚并且能够站得稳，必须在迭代升级过程中，做到人无我有。”未来国产厂商除了要关注产品满足国产替代需求和可持续的产品迭代能力，还要重视产品“出海”能力，国产存储产品要走向海外，这是未来3-5年甚至5-10年国产存储企业必经的阶段。
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