存储

随着AI训练和推理对数据吞吐量与容量的需求飙升，存储领域正经历从单一性能竞赛向生态协同的转变。近期进展体现在三个维度：一是消费级SSD性能突破，雷克沙NM1090 PRO 8TB凭借14400MB/s的顺序读取速度成为AI PC的“满血引擎”（雷克沙 NM1090 PRO 8TB 评测：14400MB/s 的 AI PC 满血引擎），直接回应了本地大模型对高速存储的渴求；二是企业级通过封装创新突破限制，华为发布的122TB SSD采用先进封装技术绕过出口管制，为数据中心提供超高密度存储（华为发布122TB AI SSD，通过封装创新绕过出口限制），这是地缘政治与技术博弈的典型缩影；三是存储接口生态加速统一，Files SDK通过单一API集成18家存储提供商（Files SDK：一个 API 统一 18 个存储提供商），而CommonCrawl推荐Hugging Face Buckets管理大型训练数据集（CommonCrawl 推荐 Hugging Face Buckets 处理大型训练数据集），标志着云原生存储工具链的成熟。此外，a16z的分析指出，AI正将内存（Memory）而非仅是算力推至利润中心（AI 把内存变成新瓶颈：a16z 图显示利润增速领跑），而铠侠的Gen5固态硬盘XG10实现性能翻倍（铠侠推出PCIe Gen5固态硬盘XG10，性能翻倍），则从底层技术强化了这一趋势。当前焦点集中在如何平衡性能、容量与成本，尤其是在地缘限制下通过封装创新实现“弯道超车”。未来值得观察的方向包括：存储与计算融合的架构（如CXL内存池化）、AI原生存储系统的落地，以及出口管制对全球供应链的重塑。