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前年看跌，去年看漲，現在AI的發展正在重塑存儲產業的價值。
“2023年大家關心價格還會跌多久，去年大家關心價格還會漲多久，我想在今天除了價格以外，大家可能會更關心存儲的價值還有多少。”深圳市閃存市場資訊有限公司總經理邰煒在MemoryS 2025上表示，“而這也是今年大會的主題‘存儲格局，價值重塑’。”
從ChatGPT到DeepSeek，多模態、大模型的發展讓AGI不再遙不可及，算力的爆發帶來了存力的增長。高帶寬、高容量及低功耗，市場對存儲提出了更多的要求，也讓存儲站上了更重要的位置，邰煒說：“我們必須承認AI讓存儲變得更加基礎、更加關鍵。”
先進的存力成為AI發展的關鍵要素。
HBM在全部DRAM產業中的占比已經將近30%，由于其用量的增加，2025年DRAM市場將達到2880億GB的當量。英偉達GPU架構的再次升級將帶動HBM正式進入HBM3e時代，2026年HBM4的出現也將帶來更多定制化需求。
QLC時代也已經提前到來。邰煒表示：“預計今年QLC將占接近20%的產能，32TB的企業級SSD將實現大規模量產，QLC在手機端的應用也將迎來突破，這讓存儲市場規模達到1670億美元，并且將繼續保持增長。”
當然，PCIe5.0也成為了存儲廠商繞不開的話題，主流服務器平臺已經全面支持DDR5和PCIe5.0，其在訓練時間上相比上一代有明顯的縮短，今年部分廠商的PCIe5.0搭載率將達到30%。
AI正在點燃存儲市場，邰煒直言：“對于很多企業而言，關鍵不在把控行情，緊跟需求、加大技術投入以及選擇正確的路線才是真正的難點。”
在技術路線上，NAND將繼續朝更高堆疊發展，今年將步入300層以上的時代，同時混合鍵合技術也已成為NAND閃存重要的技術發展方向。在存儲產品上，DeepSeek帶來開源和更低成本的AI方案，這使得一體機熱銷。隨著行業大模型的應用以及端側模型的加速落地，內置DeepSeek的一體機已經成為一個真正的賣點。
從技術、產品到解決方案，存儲行業正在適應AI帶來的新變化。
高帶寬、大容量、低功耗，SSD主控芯片如何適應AI需求？
平頭哥產品總監周冠鋒在MemoryS上表示，團隊梳理了AI數據從收集、清洗到訓練的完整鏈條，發現AI對存力的需求在每個領域都有所提升，存儲產品要滿足這些需求，實現起來頗具挑戰 。
面對AI帶來的存力需求，如果單純從芯片堆料的角度出發，很難制造出優秀的芯片，技術的優化和適配才是正解。周冠鋒表示：“對于一個SSD主控芯片來說，最核心有兩點，一是芯片架構，二是核心算法。”
芯片架構決定任務處理分配方式，如何通過架構創新實現時延降低？
周冠鋒告訴雷峰網：“我們打造了‘軟硬件深度融合’架構，將適配硬件的任務用可編程硬件模塊實現，不確定性任務由固件處理。” 在此架構下，表項、隊列、Buffer 管理均通過硬件完成，錯誤處理與地址分配則由軟件負責，讓主控芯片實現4微秒的時延。
算法創新決定產品性能的上限，SSD芯片的核心算法有兩個，一是數據糾錯算法，二是介質應用算法。
數據糾錯算法要求同時具備高能效、強糾錯能力以及易于硬件實現，具有很高的技術挑戰。周冠鋒表示：“通過對BF+NMS算法進行pipeline（流水線）整合，我們實現了高速率的同時保留了NMS的高糾錯能力。”
而關于介質應用算法如何最快找到最佳電壓，使NAND原始誤碼率降到最低？
“我們獨創了拋物線擬合算法，實現最多只需要四次retry搜索就可以找到拋物線的極小值點，帶來的效果是更低的時延、更低的SSD功耗以及更好的QOS。”周冠鋒對雷峰網表示。
商業化是技術的目標之一，產品力硬也要面臨如何落地的拷問。對于平頭哥鎮岳510的商業化進程，周冠鋒稱：“鎮岳510已經在阿里云的EBS業務大規模上線，并且與行業內存儲廠商憶恒創源、得瑞領新及佰維存儲開展合作。”
端側模型加速落地，存儲如何適配本地化部署？
DeepSeek的出現讓終端側AI的表現超越了一年前僅能在云端運行的模型，有判斷稱，AI推理和處理正在全面向終端側轉移。
芯片工程師哲宇告訴雷峰網：“在資源受限的端側，有了DeepSeek的蒸餾模型之后，原來只能部署7B模型的場景，現在能達到14B模型的效果，端側AI的能力上了一個臺階。”
技術路徑成為現實，實際的使用場景則讓需求落地。AI軟件工程師楷杰告訴雷峰網(公眾號：雷峰網)：“本地化部署大模型的核心優勢在于數據安全，很多企業的數據涉及公司機密，不適合采用云端的解決方案。”
本地化部署的需求帶火了一體機，一體機將計算、存儲及網絡等多種功能集成于單一設備中，為數據安全及隱私性提供了高度適配的解決方案，但性能瓶頸、存儲容量以及散熱等問題也亟待解決。
銓興科技董事長黃少娃告訴雷峰網：“預訓練后超大模型不是直接進入推理，還需進行后訓練才能成為真正安全私有的AI模型。基于模型巨大的參數量，通常市面上的后訓練解決方案需要大量的顯卡，造成后訓練成本昂貴。我們通過利用超顯存融合技術開發添翼AI擴容卡，將顯存空間擴大了20倍，結合AI Link算法平臺，銓興的訓推一體解決方案實現降本90%，減少能耗和實現數據的安全。同時利用我們的算法平臺，實現DeepSeek推理并發性能提高50%。”
作為市面上第一家推出適配DeepSeek滿血版訓推一體機產品的公司，黃少娃告訴雷峰網：“671B的模型部署如果排列168張顯卡，算力大概只用到1/3，會出現顯存不夠，算力浪費的現象。”
實現算力、存儲和功耗的平衡，產品設計是一個有效的解決方案。“我們把顯卡的數量從168張高階顯卡減少到16張中低階的顯卡，顯卡數量可以降本90%，再搭載銓興添翼AI擴容卡以及銓興AI Link算法平臺，2臺服務器就可以實現DeepSeek滿血版模型的訓推一體部署。”
銓興科技訓推一體方案可以助力垂域模型和部署本地端AI訓練，黃少娃稱:“現在的客戶主要集中在政府、教育、金融、法律和中小企業等領域。”
面對產業AI化，存儲廠商如何提供全套解決方案？
云端大模型和端側小模型之外，傳統產業智能化帶來的存儲需求被較少的關注，產業側要的不是單獨的技術或者產品，而是一個整體的解決方案。
“面對產業AI化，我們推出涵蓋傳感器、SSD、加速卡、系統整合軟件及AI管理軟件的整套解決方案。”宜鼎國際全球嵌入式閃存事業部總經理吳錫熙說，“我們的邊緣側AI布局策略是用堆積木的方式將產品線進行整合，讓客戶使用一站式的端側AI落地方案。”
產業側AI的應用，擴容是趨勢所在。而擴容勢必帶來功耗的上升，如何提供一個更具性價比的解決方案？
“不管有沒有AI，擴容都是一條沒有異議的道路。”吳錫熙告訴雷峰網，“現在市場都在談QLC就是為了突破容量極限，傳輸速度越來越快不一定意味著功耗變大，用更先進制程去做主控芯片也可以降低功耗。”
宜鼎國際中國分公司總經理游禮印補充道：“實現極致的能耗比很重要，但對很多客戶而言，成本是更重要的一個考慮因素，現在能做的是提供給客戶一個相對兼容的解決方案，如果不計成本的話，能耗比肯定可以做得更好。”
落地產業的全套解決方案，意味著其專業化程度相比一體機更上一個層級。游禮印認為，一體機偏消費性質，真正做B端的產品要高穩定性、高定制化，一體機通用性高，產品出問題可能直接給客戶換貨即可。但B端客戶更關注能否切實解決其面臨的問題，而非以舊換新。
AI帶火的不只一體機，整個存儲市場都處于上升期。
“國內存儲市場其實還在逐步去庫存的階段，下半年的需求會更好，宜鼎對市場價格的反應采取比較符合行業的做法，不會急漲急跌，會根據客戶的需求去調整。”游禮印告訴雷峰網，“各個行業對智能應用的落地需求和探索越來越多，華南和華東這兩個市場的跡象尤為明顯。”
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