从前，谈到AI基础设施，大家最先想到的是堆算力。但当AI应用真正开始大规模落地，人们很快发现，AI基础设施的瓶颈不只在算，还在存。从训练阶段的数据吞吐，到推理阶段的响应速度，再到AI数据湖持续扩容，存储已经成为影响AI基础设施效率与成本的关键变量。
4月17日，闪迪亮相以“智算筑基，生态共生”为主题的2026人工智能基础设施峰会。此次闪迪展出的闪存存储解决方案覆盖数据中心和汽车等领域，展现了闪迪从云到端的产品布局，以闪存技术赋能全栈创新的实力。
其中，闪迪围绕AI数据湖建设、数据准备以及大容量数据存储的QLC相关产品尤其值得关注。过去，业内把QLC更多视为一条面向高密度、低成本场景的闪存技术路线，其价值主要体现在更大容量和更低的成本结构上。
但随着AI数据湖扩容、数据准备压力增加、智能体对长期数据调用需求增加，以及QLC的性能和稳定性持续改善，QLC在AI基础设施中愈加重要。
从数据中心到终端，闪迪扩展QLC应用边界
在此背景下，闪迪重点推出了面向存储密集型应用的大容量企业级UltraQLC™平台。平台整合了BiCS8 QLC CBA NAND闪存技术、定制化控制器以及先进系统调优能力，体现出闪迪在大容量企业级闪存方向上的持续推进。基于这一平台打造的SANDISK® SN670 NVMe SSD，容量高达256TB，面向高速AI数据湖建设，为海量数据存放、数据准备和后续AI处理提供更强的容量支撑。
如果说SANDISK® SN670 NVMe SSD所代表的是AI基础设施中的大容量存储层，这次闪迪展出的SANDISK® SN861 NVMe SSD，对应的则是训练、推理和服务部署中对高性能、高响应的需求。产品采用PCIe® 5.0接口，容量高达16TB，具备较强的随机读写表现、低时延和快速响应能力。
同时，该产品还兼容NVMe 2.0和OCP 2.0规范，支持1次或3次每日全盘写入（DWPD），并提供5年有限质保。值得注意的是，新一代SANDISK® SN861 NVMe SSD全部接口形态和全容量都支持FDP（Flexible Data Placement）功能。
FDP通过精准的数据放置策略帮助用户降低写入放大（WAF），延长SSD寿命，并进一步提升性能和服务质量（QoS）。此外，SANDISK® SN861 NVMe SSD的U.2与E1.S版本均已获得OCP Inspired™认证。
把这两款产品放在一起看，能更清楚地看到闪迪对AI基础设施正在形成存储分层趋势的观察。训练和推理阶段，对低时延和高带宽要求极高，因此需要像SANDISK® SN861 NVMe SSD这样的高性能企业级SSD；而在数据湖、数据准备和长期数据存储层面，容量密度和单位成本的重要性则进一步上升，这正是SANDISK® SN670 NVMe SSD的价值所在。
值得注意的是，QLC的应用推进并不只停留在数据中心。闪迪还把这一路线延展到了移动端，推动QLC从企业级存储走向更广泛的终端产品体系。近期推出的SANDISK® iNAND® MC EU721嵌入式闪存驱动器，面向从主流到旗舰级的智能移动设备，旨在满足新一代智能移动平台对存储密度、速度与可靠性的更高要求。
作为闪迪首款面向智能移动设备的QLC UFS 4.1产品，SANDISK® iNAND® MC EU721嵌入式闪存驱动器基于SANDISK® BiCS8 QLC 3D NAND技术打造，搭载UFS 4.1接口，在兼顾性能与兼容性的同时，也为移动设备加速本地化AI数据处理提供支撑。
最后
从行业趋势看，AI对存储的要求正在沿两条路径展开：一条是高性能存储继续升级，以支撑训练、推理和服务部署对高带宽、低时延的要求。另一条则是大容量、高密度存储的重要性持续上升，以承接数据准备、数据归档、长期知识存储和多阶段数据调度等需求。
闪迪推出的企业级SSD产品，正好对应了以上需求。SANDISK® SN861 NVMe SSD面向训练、推理等高性能场景，SANDISK® SN670 NVMe SSD则更多承接AI数据湖和数据准备带来的大容量需求。再加上移动端产品，QLC的应用边界也在扩大，向更广泛的AI相关场景延伸。
