从 ChatGPT 到 DeepSeek，AI 尤其是生成式 AI 技术的高速发展正在快速改变企业的经营模式和人们工作生活的方式。在这场变革中，AI 不仅改变了数据处理和分析的方式，更在加速重构了存储需求，推动存储技术迈向新的高度。闪存作为一种高性能、低延迟的存储介质，正逐渐成为 AI 时代下不可或缺的基础设施。
从 ChatGPT 到 DeepSeek，AI 尤其是生成式 AI 技术的高速发展正在快速改变企业的经营模式和人们工作生活的方式。在这场变革中，AI 不仅改变了数据处理和分析的方式，更在加速重构了存储需求，推动存储技术迈向新的高度。闪存作为一种高性能、低延迟的存储介质，正逐渐成为 AI 时代下不可或缺的基础设施。
闪迪今年联合 IDC 正式发布了《理解人工智能数据周期（AI Data Cycle）和闪存在各行业的应用》报告（以下简称「IDC 报告」），详细阐述了人工智能数据周期的各个阶段，以及全闪存在医疗、制造、零售等企业推动 AI 应用中的关键作用，对希望通过 AI 实现业务转型的企业，以及致力于优化 AI 工作流、提升模型数据交互效率的开发者而言，提供了至关重要的参考价值。
闪迪公司副总裁兼中国区总经理蔡耀祥表示，随着 AI 应用对数据规模与类型的需求不断演进，存储系统正面临前所未有的挑战。闪存存储解决方案凭借卓越的性能、灵活的扩展性、出色的能效表现以及高可靠性，已成为支持 AI 大规模部署的关键基础设施。
闪迪公司副总裁兼中国区总经理 蔡耀祥
从数据存档到内容生成，AI应用加速存储行业变革
数据作为 AI 的基础燃料，在 AI 的全生命周期内发挥着重要作用。IDC 报告指出，预计到 2030 年，AI 将在全球经济中贡献高达 19.9 万亿美元，这一数字凸显了 AI 在推动经济增长、提升生产力与激发创新方面的巨大潜力。
随着 AI、5G、物联网等技术的不断发展和落地应用，企业获取数据的方式变得越来越多样化，数据量呈现出爆炸式增长的态势，对数据中心的存储提出了更高的要求。IDC 报告指出，随着 AI 应用不断扩展，对战略性数据管理的需求也将持续上升，使得存储解决方案的整合与优化成为面向未来的企业所需优先考虑的核心任务。
我们知道，AI 应用对数据的依赖程度极高，无论是深度学习、机器学习还是自然语言处理，都需要大量的数据进行训练和推理。这些数据往往规模庞大、类型多样，对存储系统的容量、速度和可靠性都提出了极高的要求。
IDC 报告将 AI 数据周期每个阶段存储都扮演的角色进行了详细的介绍。笔者发现，在数据准备和转换、AI 模型训练、交互和提示、AI 推理引擎阶段，需要高性能、低延迟的存储系统，以此来提高数据的读取和写入速度，降低模型的训练时间，确保实时预测和内容生成的效率与准确性。在原始数据存档内容存储、新内容生成阶段，则需要大容量的存储来满足海量数据的存储需求。当然，无论哪个阶段，对存储的可靠性、耐用性都有着极高的要求。
在笔者看来，无论是原始数据收集阶段的海量数据存储，还是数据准备和转换阶段的高速数据处理，亦或是 AI 模型训练的推理阶段的大规模数据访问，传统的存储解决方案在面对 AI 应用时显得力不从心，无法满足其高性能、低延迟的数据访问需求。随着技术的不断发展，闪存正在凭借出色的性能、大容量和耐用性、低功耗等优势，成为 AI 数据中心的首选存储产品。
正如 IDC 报告中内容所述：「凭借其出色的速度、效率与耐用性，闪存成为 AI 系统实现海量数据管理与处理的理想方案，确保 AI 在不同行业中都能快速、精准地提供洞察价值。」
全栈产品赋能企业构建数字世界的"记忆宫殿"，为AI 工作负载提供极速引擎
众所周知，闪存的主要优势主要在于高性能和低延迟。例如在 AI 训练过程中，需要处理大量数据，并需要快速读取和写入数据。因此，SSD 的高读写速度使其成为 AI 训练的理想选择。同样，在推理阶段，由于实时 AI 应用对存储系统的响应速度要求极高，因此采用 SSD 的低延迟的存储解决方案能够显著提高处理速度和应用响应时间。
当然，随着越来越多的行业开始布局 AI，AI 应用的场景也变得越来越多样化。人们在关注存储性能的同时，也越来越关注数据的长期保存和可用性的问题。
IDC 报告中不但对医疗领域、零售企业、制造与工业领域、汽车行业中对存储性能要求比较高的应用场景进行了详细的介绍，也提到了海量数据存储的应用场景。
作为拥有逾 35 年历史的存储企业，闪迪深度洞察不同行业在 AI 时代数智化转型中遇到存储挑战，通过不断的技术创新推出了涵盖高性能、大容量以及面向计算密集型应用场景的多样化的闪存产品，以全栈产品赋能企业构建数字世界的"记忆宫殿"，帮助企业在数据中心和边缘环境中快速部署 AI 应用。
蔡耀祥表示，作为全球闪存及先进存储技术创新企业，闪迪致力于为计算密集型及存储密集型工作负载提供丰富的企业级存储解决方案，包括基于 UltraQLC 平台打造的全新 SANDISK 256TB NVMe SSD 等。
SANDISK DC SN861 企业级 SSD
其中，SANDISK DC SN861 专为关键任务工作负载设计的企业级 SSD 产品。该产品采用 PCIe Gen 5 接口，拥有卓越的随机读写表现，容量更是高达 16TB，超低的延迟和非凡的响应速度使其尤为适用于大语言模型（Large Language Model, LLM）的训练、推理和 AI 服务部署。
SANDISK DC SN861 全面兼容 NVMe 2.0 和 OCP 2.0 规范，SN861 E1.S 也通过了 NVIDIA GB200 NVL72 系统认证。除了具备强大的性能之外，SANDISK DC SN861 新一代产品的全部接口形式和容量版本都支持 FDP（Flexible Data Placement）功能, 能够帮助客户降低写入放大（WAF），延长 SSD 寿命，提高性能和服务质量（QoS）。
作为一款企业级 SSD 产品，SANDISK DC SN861 拥有更低的能耗，提供更高的每瓦特 IOPS（IOPS/Watt），能够帮助企业进一步降低 TCO。此外，产品支持 1 次或 3 次每日全盘写入（DWPD）以及 5 年有限保修，为用户提供了更加优质的售后服务保障。
面向海量数据的存储要求，闪迪还推出了企业级 UltraQLC 技术平台，通过整合 BiCS8 QLC CBA NAND 闪存技术、定制化控制器及先进系统调优，提供非凡的存储容量。
作为 UltraQLC 平台打造的全新产品，这款 NVMe SSD 的容量达到了 256TB，能够高效支撑数据准备和转换及高速 AI 数据湖等应用场景，为 AI 驱动的存储密集型工作提供了大容量、低成本的存储方案。据了解，UltraQLC 技术通过动态频率调节（Dynamic Frequency Scaling）功能，在同等功耗水平下可实现高达约 10% 的性能提升。
除了以上产品之外，面向不同行业的需求，闪迪还推出了丰富的 cSSD、商用闪存产品和车规级存储解决方案，为边缘端应用提供高速、低延迟与高可靠性的支持。
技术创新驱动存储行业变革，为AI 未来演进高效赋能
虽然以大模型为代表的生成式 AI 已经取得了巨大的技术进步，但在 IDC 看来，AI 在许多行业仍处于部署的早期阶段，随着应用场景的不断扩展，存储需求也在快速演进以跟上步伐。
面对未来 AI 在不同行业的应用落地，必须通过不断的技术创新，来满足客户的真实需求。实际上，闪迪始终致力于 NAND 闪存技术、控制器技术、高带宽闪存技术等领域的技术研发，并取得了卓越的成绩。
例如在 NAND 闪存技术方面，闪迪拥有其标志性的 BiCS FLASH 3D 闪存技术，而且还推出了面向 QLC（四层单元）的 UltraQLC 技术。BiCS FLASH 3D 闪存技术采用了三维堆叠结构，显著提高了存储密度和性能。BiCS FLASH 技术不仅支持多层堆叠，还具备出色的可靠性和耐用性，是闪迪多款 SSD 和嵌入式存储产品的基础。
可以说，在推动 AI 存储变革的过程中，闪迪始终保持着对技术前沿的敏锐洞察。它积极与全球顶尖的 AI 研究机构合作，共同探索存储技术与 AI 算法的深度融合，以期在未来实现更加智能化、自主化的存储系统。
写在最后：
在 AI 重塑商业格局的今天，数据已超越传统生产要素的范畴，成为驱动智能革命的核心燃料。对于企业而言，不仅要存好、用好数据，还要确保数据的安全可靠，并持续降低数据存储的成本。
《理解人工智能数据周期（AI Data Cycle）和闪存在各行业的应用》的发布，为企业理解人工智能数据周期，以及 AI 在不同行业落地应用中对存储提出的不同要求，提供了很好的参考价值。作为拥有深厚专业积累的闪存创新者，面向行业需求，闪迪也正在通过不断的技术创新，发布多样化的产品，为不同行业的数据存储夯实根基。
正如蔡耀祥所述：「凭借从 NAND 闪存到系统级存储解决方案的全栈技术优势，闪迪持续满足云和数据中心环境中多样化的 AI 存储需求，助力优化 AI 解决方案的总体拥有成本（TCO），释放数据价值。」
来源：互联网
