闪迪亮相WAIC 2026!从云到端承接AI数据新需求

AI数据需求走向分层,企业级SSD如何分工

2026年7月17日至20日,以“智能伙伴,共创未来”为主题的2026世界人工智能大会(WAIC 2026)在上海盛大召开。作为观察全球AI产业走向的重要窗口,大会汇集了超过千家参展企业,其中词元、多模态、智能体、智能驾驶、超节点、算力芯片和具身智能等成为展馆内反复出现的热门关键词。

今年,企业关注的重点从算力和参数规模转向AI如何真正落地,比如大模型推理降低时延、智能体调用工具、多模态数据处理、超节点提效,以及智能驾驶的实时感知与决策。这些方向最终都落到数据上——既要更快读取,又要存更多数据,还要支持持续调用和可靠运行。

存储从算力系统背后的支撑角色转而成为影响AI效率的重要环节。在此背景下,闪迪亮相WAIC 2026,并在上海世博中心L005展位重点展示了企业级及车规级闪存存储产品。

AI数据需求走向分层,企业级SSD如何分工 

大模型训练和推理由不同层级的存储共同支撑。距离算力芯片最近的是HBM和主机DRAM,负责当前计算中的热点数据。企业级NVMe SSD承担模型加载、检查点和本地缓存,后端共享存储则保存更大规模的数据集。随着长上下文和智能体应用发展,SSD也开始承接更多KV Cache和上下文数据。

不同层级需求不同,也让企业级SSD内部出现了更加明显的分工——一类更靠近计算侧,强调低时延、随机访问性能和能效。另一类更靠近数据侧,强调大容量、高密度和总体拥有成本。

针对计算密集型负载,闪迪展出了SANDISK® SN861 NVMe SSD。该产品采用PCIe® 5.0接口,容量高达16TB,适用于大模型训练、推理和AI服务部署等对速度与时延有较高要求的场景。

除了带宽和随机读写性能,能效也是数据中心部署企业级SSD时的重要考量。闪迪SN861通过提高每瓦特IOPS,帮助企业在性能与功耗之间取得平衡。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,并提供5年有限质保。

其新一代产品的全部接口形式和全容量都支持FDP(Flexible Data Placement)功能。FDP能根据数据生命周期优化其在闪存中的放置方式,减少写入放大,改善SSD寿命、性能和服务质量。

在生态适配方面,闪迪SN861的E1.S版本通过了NVIDIA GB200 NVL72系统认证。U.2与E1.S版本还获得了OCP Inspired™认证。对企业用户而言,这些认证代表着单盘性能,还代表着产品能更顺畅地进入主流AI服务器及开放计算体系。

面向存储密集型应用,闪迪的SANDISK® SN670 NVMe SSD,基于大容量的企业级UltraQLC™平台打造,整合BiCS8 QLC CBA NAND闪存技术、定制化控制器与系统调优能力,容量高达256TB,可用于高速AI数据湖和AI数据准备等场景。

两款产品不是彼此替代,而是分别对应AI基础设施中的不同数据路径。

从云端训练到终端运行,闪存需求继续延伸

WAIC现场另一个明显变化,是AI正从云数据中心进入移动设备和智能汽车。

当模型开始在手机、汽车等终端本地运行,数据不需要全部上传到云端等待处理,设备可以更快完成识别、分析与响应。但与此同时,终端也需要保存模型、系统软件和应用数据,因此要在容量、性能、功耗与可靠性之间寻找新的平衡。

面向智能移动设备的SANDISK® iNAND® MC EU721嵌入式闪存驱动器,是闪迪旗下首款基于QLC NAND技术的 UFS 4.1嵌入式闪存解决方案,采用SANDISK® BiCS8 QLC 3D NAND技术和UFS 4.1接口,适用于从主流到旗舰级的移动平台。其应用重点是持新一代智能移动平台对存储密度、速度与可靠性的严苛需求,以及支持设备的模型加载和本地AI数据处理。

在汽车领域,闪迪展出SANDISK® iNAND® AT EU752 UFS 4.1嵌入式闪存驱动器。随着智能网联汽车与软件定义汽车的发展,车辆需要保存操作系统、应用软件、地图和AI模型,并支持智能座舱、辅助驾驶及远程信息处理等功能。

该产品是闪迪首款采用UFS 4.1标准的车规级嵌入式闪存产品,采用BiCS8 TLC NAND技术,性能较闪迪前代UFS 3.1产品提升超过两倍。相比消费电子,车规级存储还要面对更长的产品生命周期,以及温度、振动、耐久性和稳定运行等要求。因此,车载存储的竞争不只是速度,还包括长期可靠性。

最后

从WAIC 2026现场的技术热点来看,多模态数据的爆发增长,加上智能体对数据持续调用和状态保存的需求,为企业级SSD打开了更广阔的空间。

无论是模型训练、多模态处理,还是智能体持续调用知识和执行任务,算力决定数据可以被处理得多快,存储则决定数据能否被及时调用、妥善保存,并持续进入下一轮计算。未来随着AI从模型竞赛进入应用落地阶段,存储的作用也将变得更加清晰。

本文来源于DOIT传媒,文章内容仅供参考,不构成投资建议。

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