当前，AI应用市场的爆发式增长正在催生对高性能存储的巨大需求，但高昂的GPU采购成本和难以逾越的“显存墙”，却使许多渴望创新的企业望而却步。面对这种结构性挑战与增长机遇并存的产业现状，国产存储新势力如何凭借新的系统级思维破局？
为了探寻“从存储入手实现AI项目降本增效”的创新路径，我们与铨兴科技eSSD产品线副总经理邱创隆和AI产品总监王瑜琨进行了深度对话，共同解码AI时代下存储的系统级创新与成本致胜的底层逻辑。
重塑价值：存储成为TCO和效率的核心驱动力
在AI的浪潮下，存储的价值被彻底颠覆。铨兴科技eSSD产品线副总经理邱创隆指出，过去存储像是一个IT系统里的“仓库”，是配角。然而，随着AI训练和推理负载的加重，存储不再仅仅是数据容器，它已成为提升AI系统效率、降低总体拥有成本（TCO）的关键战略环节。
铨兴科技eSSD产品线副总经理邱创隆
展开剩余85%邱创隆进一步阐明，AI时代存储模组厂商主要扮演着“承上启下”的关键作用。这要求企业必须洞察AI数据流五个阶段（数据读取、数据准备、模型训练、模型推理、数据归档）的差异化需求，将主控和闪存芯片进行深度调优和验证，确保企业提供给客户的是符合未来应用趋势的解决方案。
AI工作流正在驱动存储产品走向进一步分化。邱创隆表示，单一的存储方案已无法实现最优的成本效益，因此铨兴科技提供了层次清晰、精准匹配应用场景的eSSD产品矩阵，为不同需求的企业提供“速度阶梯”。
在AI推理（Inference）和检索增强生成（RAG）的应用阶段，负载特性显著转向“读取密集型”，对容量和总体拥有成本（TCO）的要求达到极致。为此，铨兴科技推出了高密度的 PCIe 5.0 QLC eSSD系列，其容量高达122.88TB，并具备14,000MB/s 的顶级顺序读取速度。这款百TB级容量产品，相较传统硬盘能带来6倍的容量提升，不仅能显著节省机柜空间和电力消耗，更从根本上优化了AI应用长期运行的TCO。
而针对AI训练和HPC负载要求严苛的“混合读写”性能和高可靠性需求，铨兴则提供了旗舰级的 PCIe 5.0 TLC eSSD系列。该系列具备超14GB/s的连续读速和高达3300K的随机IOPS，提供极致的性能保障。同时，该产品还创新性地配备了Dual Port（双端口）设计，能为长时间、不间断的AI训练任务提供企业级的可靠性与高可用性保障。
系统革命：“以存强算”，突破GPU显存墙
尽管通过eSSD产品矩阵解决了AI数据流在容量和速度上的分化需求，但对于大模型部署而言，显存墙仍是AI普惠化最难逾越的障碍。
铨兴科技AI产品总监王瑜琨指出，AI模型参数的增长速度已远远甩开顶级显卡显存的线性扩容，形成了难以跨越的结构性鸿沟。他援引数据强调：过去几年模型规模暴涨了约10倍，而显存容量仅微增2到3倍。鉴于模型规模在未来只会继续指数级攀升，对显存的爆炸式需求，使得传统“算力派”直观堆叠天价显卡的策略，不仅带来了巨额的硬件采购成本，也注定无法长久支持行业未来AI普惠化的目标。
铨兴科技AI产品总监王瑜琨
因此，铨兴科技则选择了更具战略价值的“系统派的折叠梯”战略，推出了“添翼AI 超显存融合解决方案”。王瑜琨进一步表明，该方案的核心在于“以存强算”的软硬一体架构，这一架构由两大部分紧密耦合而成。
硬件基础是一块专为AI负载设计的“添翼AI扩容卡”。它本质上是给GPU加装了一个超高速、高寿命的“外挂”缓存，将单卡的等效显存容量有效扩展了 20倍，从而解决了传统闪存的寿命瓶颈。
软件核心则是“AI Link算法平台”。该平台通过高度并行化的冷热存储智能调度，能够自主判断下一步运算所需数据，提前将存储在扩容卡中的“冷数据”高效搬运到GPU的“热环境”中，最终突破了带宽墙的限制 。
这种系统级的架构重构带来了惊人的效益。王瑜琨透露，以训练 671B参数大模型为例，原先需要 168张顶级显卡（部署成本大于4200万元）的任务，如今仅需16张中阶显卡+ 8张添翼扩容卡（造价不到200万元）即可胜任。这使得企业的训练成本可锐减约95%，同时模型推理的并发性能还能获得高达50% 的提升，实现了成本与效率的双重突破。
王瑜琨明确指出，面对显存的结构性挑战，行业必须采纳更为高效的折中方案。他强调，将更大规模的模型参数迁移至Flash闪存上，是推动AI普惠化进程、实现成本效益的未来必然趋势。
国产AI的底气：从显存突破到全体系兼容性
为了将技术转化为生产力，铨兴推出了覆盖全场景的“Super AI”训推一体机系列（涵盖PC、工作站和服务器），旨在将AI普惠化下沉到中小企业、研究机构乃至个人。凭借显著的成本优势，“添翼AI”解决方案已经在高校教学、政务、法律等垂直行业实现了成功落地。
与此同时，铨兴始终将多平台兼容性作为产品的基础。其eSSD产品矩阵的广泛适用性已通过了包括飞腾（Phytium）、龙芯（Loongson）、海光（Hygon）、兆芯在内的多家国产CPU平台和联想、新华三、宁畅、超云、长城、金舟远航等服务器平台的验证，以及中泰证券、北京邮电大学等行业客户的严格验证。这确保了无论是基础存储还是AI加速方案，都能在主流计算环境中稳定运行，为“Super AI”系列方案的推广奠定了坚实的基础。
对于行业未来，铨兴科技采取了eSSD产品矩阵持续升级和存算深度耦合技术集成两条清晰的迭代路线。
邱创隆副总经理披露了铨兴科技在存储产品升级方面的路线图。他预计，存储产业明年 PCIe 5.0 将取代4.0成为市场主流。在此背景下，铨兴科技计划在明年下半年推出下一代速度更快的 PCIe 6.0接口产品，以持续巩固其在高性能存储市场的地位。
针对AI存算融合的长期趋势，王瑜琨认为，“以存强算”将毫无疑问成为AI行业的主流，并与算力实现更深层次的集成。他指出，从技术前景看，未来随着PCIe 7.0等技术的逐步落地，闪存的带宽将更加接近DDR5，而容量却能达到数十倍，这将从根本上为AI普惠化奠定技术基础。
基于此，铨兴科技制定了清晰的长期目标：到2026年，实现将200B规模的模型部署到一台PC中，达成万元以下的千亿模型部署；到2027年，则计划将万亿级别的参数搬到个人PC中，最终推动AI的广泛普惠。
结语
随着AI浪潮深入产业腹地，基础设施的成本与效率已成为决定其应用广度的胜负手。铨兴科技凭借eSSD产品矩阵的持续升级和“添翼AI超显存融合解决方案”的系统级创新，成功打通了“算力”与“存储”之间的结构性瓶点。这不仅为AI大模型部署提供了一条成本锐减90%的新路径，更将万亿参数模型由云端拉向了终端，极大地拓宽了AI技术的应用范围。
放眼业界，在AI普惠化的时代背景下，“以存强算”和“软硬协同”已成为全球存储厂商共同发力的创新赛道。各方正积极探索创新介质和深度算法，致力于突破显存价格的高墙，推动AI应用真正普及。
（文/集邦化合物半导体 竹子 整理）
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