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为AI算力打造存储新引擎

AI的计算、数据传输与存储已经成为当下数据中心和服务器端最为关注的问题之一。在有限的空间和成本内如何实现更高的收益，如何让存储方案给计算单元提供充足的数据支持，加速数据交换，节省电力和散热成本都值得探讨，其中就包括闪存技术如何扮演起关键角色。

过去十年，随着 AI、大数据、超大规模数据中心等应用的兴起，存储的瓶颈逐渐从“是否够快”转向“是否够大”。在这种趋势下，闪存不再只是替代 HDD 的高性能介质，而是逐渐成为数据基础设施的核心层。

在生成式 AI 快速迭代的浪潮中，算力长期被视为驱动进步的核心。然而，从语言大模型到多模态AI系统，这些模型实际训练与推理中，存储系统的能力正成为决定效率与成本的关键因素。在 PB 级数据高并发读写的场景里，若存储速度跟不上，算力就会被迫空转，延长训练周期、推

可能的原因包括类似的供过于求情况，随着制造商削减产能，这种情况正在得到缓解。此外，SAS是两种HDD类型中性能更强的，可能因人工智能大规模数据存储需求而有更大的市场需求。