电子行业MemoryS2026闪存大会跟踪报告：行业缺货或将延续至27年关注未来存储技术创新重构

正文目录一、闪存市场：穿越周期释放价值 9二、三星电子：AI系统架构推进：驱动未来AI存储技术 14三、长江存储：以存强算，突破AI时代存力瓶颈 18四、铠侠：高性能、大容量--打造AI智存时代双引擎 22五、闪迪：闪存创新赋能全域 25六、阿里云：千问大模型发展和演进趋势 28七、高通：引领智能AI创新在端侧构建个人AI未来 30八、慧荣科技：重塑存储定位，构筑AI时代核心引擎 36九、Solidigm：夯实存储根基，拥抱AI时代 41十、英特尔：端云协同的AIPCOpenClaw部署 47十一、江波龙：集成存储探索端侧AI 51十二、群联电子：闪存“从价到值“的转变 54十三、联芸科技：推理时代，重塑存储主控芯片价值 57十四、宜鼎国际：垂直产业赋能，驱动边缘AI规模化落地 62十五、平头哥：ZNS+QLC技术赋能存储价值 65十六、忆恒创源：以高性能NVMeSSD，迎接AI时代训练、推理与海量数据的新需求 68十七、大普微：AI竞逐下的存储跃迁 71十八、突破存储边界：面向AI数据中心的新一代SSD 75图表目录图1：数据生成方式的改变 9图2：存储行业变化情况 9图3：2026DRAM应用占比 10图4：DDR5和LPDDR的应用 10图5：HBM性能对比 11图6：HBM性能升级 11图7：NAND应用市场 11图8：NANDFlash密度变化趋势 11图9：2026-2027年存储新增产能有限 12图10：AI存储需求情况 12图11：存储供给情况 12图12：存储价格预测 12图13：存储价格端情况 12图14：终端市场出货量情况 13图15：PM1763产品介绍 14图16：第五代固态硬盘 14图17：第六代固态硬盘 14图18：SSD适配AI服务器需求 15图19：下一代PCIe需求 15图20：散热优化情况 15图21：散热优化情况 15图22：散热优化情况 15图23：PM1760在数据安全的应用 16图24：机密SSD发展历程 16图25：机密SSD发展历程 16图26：物理AI时代数据演进 16图27：物理AI时代数据演进 16图28：2020-2026半导体销售额 18图29：2023-2029eSSD需求情况 18图30：存力角色转变 19图31：AI产业转变 19图32：训练阶段缺陷 19图33：推理阶段缺陷 19图34：龙虾介绍 19图35：训练与推理阶段业务痛点 19图36：PE522产品介绍 20图37：PE511产品介绍 20图38：PE501产品介绍 20图39：PE501应用情况 20图40：AI技术发展趋势 22图41：铠侠产品发展方向 22图42：CM9产品介绍 23图43：NvidiaStorage-Next产品介绍 23图44：IOPSSSD性能情况 23图45：超高容量QLCSSD部署 24图46：铠侠LC9产品介绍 24图47：NAND不可或缺且持续增长 25图48：新一代客户端QLC 26图49：UltraQLC性能 26图50：OpenClaw的模型与应用发展 28图51：Qwen3-Omni介绍 29图52：AI应用行业演进 30图53：生成式AI生态趋势 31图54：生成式AI优势 31图55：智能体AI发展趋势 32图56：智能体体验基础模块 32图57：智能体AI带来的交互范式与个人AI演进 33图58：个人AI演进方向 33图59：终端侧AI布局 33图60：个人AI产品 34图61：高通AI200与高通AI250 34图62：AI赋能产品布局 35图63：AI时代下存储科技演变历程 36图64：AI的应用领域 36图65：AI技术需求情况 37图66：五层AI蛋糕架构与应用 37图67：Bluefield与PCIe架构 38图68：Vera-Rubin架构 38图69：SM8466产品介绍 38图70：SM8466性能介绍 38图71：SM2758和SM2755性能介绍 39图72：PCIe产品介绍 39图73：PhysicalAI产品介绍 40图74：Solidigm发展历程 41图75：行业周期变化情况 42图76：AI时代存储趋势 43图77：AI存储产品介绍 43图78：AI数据工作流 44图79：存储在AI集群中的双重作用 44图80：D5-P5336容量 45图81：D7-PS1010E1.SSSD产品介绍 45图82：存储冷却方案可行性 45图83：AI中央实验室 46图84：AI中央实验室介绍 46图85：Luceta的AI软件套件介绍 46图86：AgenticAI的兴起与算力依赖 47图87：云端+本地协同的混合部署模式 47图88：云端Hybird协助流程 48图89：英特尔酷睿Ultra处理器介绍 48图90：开发者生态与OpenVINO支持 49图91：酷睿Ultra混合AISkill 49图92：AIPC专区 50图93：端侧AI存储产品Foundry模式 51图94：端侧AI存储性能 51图95：PCIeGen5mSSD产品介绍 51图96：PCIeGen5mSSD产品介绍 51图97：江波龙SPU产品 52图98：江波龙与AMD合作 53图99：江波龙与AMD合作 53图100：联合展锐开发HLC技术 53图101：传统NAND模组厂现状 54图102：主控需求下滑压力 54图103：PhisonHybirdSSD已通过各项验证 55图104：搭载PhisonHybirdAISSDGMK台式机 55图105：AINexus产品介绍 56图106：AINexus群联内部导入进度 56图107：行业发展历史拐点 57图108：推理时代存储核心定位 57图109：存储成为加速器 58图110：传统主控架构遇到挑战 58图111：以智能KVCache技术，突破算力瓶颈 59图112：高性能、高密度与低成本融合 59图113：生态改变：从标准品到客制化 60图114：全系列存储主控芯片布局 60图115：推理应用主控芯片体系化布局 61图116：推理时代存储主控芯片价值重塑 61图117：产业结构转型：从云端到边缘 62图118：EdgeAI关键核心技术 62图119：大语言模型时代：SSD为何至关重要 62图120：为何SSD是内存的救星 62图121：SSDI/O行为分析 63图122：新世代AISSD 63图123：跨场景对比：不同配置，不同I/O行为 63图124：AgenticAI应用 64图125：智能体化的应用 64图126：AI存储需求正在重构 65图127：ZNS+QLC方案的核心价值 66图128：镇岳510六方面优势 67图129：企业级SSD交货量 68图130：生产基地布局 68图131：行业标准平均无故故障时间 69图132：忆恒创源平均无故故障时间 69图133：AI对存储需求的变化判断 69图134：PBlaze系列 70图135：PBlaze77A40 70图136：周期性的核心策略 70图137：云计算产业10年变化 71图138：AI发展瓶颈 71图139：AI存储结构 72图140：X5900产品介绍 72图141：NetworkSDDs产品介绍 72图142：R6060产品介绍 72图143：液冷适配 73图144：全新NVMeRADI卡 73图145：FDP支持 73图146：透明压缩技术 74图147：FADU在AI数据全生命周期中的价值 75图148：AI训练 75图149：AI从训练到推理的拐点 76图150：洛子峰介绍 76图151：FADUGen5控制器 77图152：FADUGen6控制器 77图153：Gen6方案安全特性总览 77图154：Gen6方案规格总览 77图155：FADU高性能与低功耗架构 78图156：合作模式 78一、闪存市场：穿越周期释放价值 演讲嘉宾：邰炜，总经理会议要点1、存储行业的时代变革与AI驱动的需求爆发行业定位转变：存储从周期性产品、报表成本项，转变为AI计算的战略资源和数字经济的核心竞争力，AI是底层革命而非单一风口。数据产生方式变化：AI（图1：数据生成方式的改变CFM市场规模与行业状态：20266000当前存储市场呈现缺货、涨价、抢产能的价格重构状态。图2：存储行业变化情况CFMAI服务器的存储需求：AIHBM、SSD等存储产品的需求是通用服务器的数倍，HBM成AIDDR5AISSD是突破算力架构6年AI服务器占比将突破%%%；40%50%NAND产能。图3：2026DRAM应用占比CFM2、存储产品技术迭代与应用趋势内存产品迭代：2026GenoaFlint6400DDR5年新平台量产后，7200、8000DDR5加速落地。LPDDR服务器开始大量应用。图4：DDR5和LPDDR的应用CFMHBM技术发展：HBM3DTSVDDRHBM4HBM升级新核心。非易失存储是HBM下一个发展方向，计算能力下发至非易失存储以解决内存墙问题，考验逻辑设计、芯片设计、工艺及设备定制化能力。图5：HBM性能对比 图6：HBM性能升级CFM CFMSSD应用与技术渗透：AIKVNVMeSSDHDD产能缺口导致大量QLCSSDESSD20262027年新平台量产后PCIe6.0SSDSSD300NAND大规模量产将降低成本。图7：NAND应用市场 图8：NANDFlash密度变化趋势CFM CFM3、供需格局与价格趋势供应短缺现状：AI18-2420276年全球无主流AI图9：2026-2027年存储新增产能有限CFM图10：AI存储需求情况 图11：存储供给情况CFM CFM价格上涨与趋势：2025性反弹；2026年三季度起价格涨幅趋势将放缓，具体产品线可能分化。图12：存储价格预测 图13：存储价格端情况CFM CFM4、细分市场表现与风险提示（1）消费类市场调整：以手机为代表的消费类市场进入调整期，2026年全球手机出货量预计下滑10%-15%，部分厂商可能达30%；消费类设备需保持高存储配置占比以抵抗成本上升。图14：终端市场出货量情况CFM二、三星电子：二、三星电子：AI系统架构推进：驱动未来AI存储技术演讲嘉宾：张实完，执行副总裁，方案平台开发团队负责人会议要点1AI相关存储产品与技术规划新一代存储产品发布计划：2026CXL21.6倍。图15：PM1763产品介绍三星电子存储密度与容量升级规划：2026-2027128232272361EDSFFSSD将在相同空间内提供显著更高的容量。图16：第五代固态硬盘 图17：第六代固态硬盘三星电子 三星电子存储控制器技术优化：针对高性能、高密度SSD优化控制器架构，通过最大化闪存与控制器间的效率、合理结合横向扩展与纵向扩展，应对AI环境下的高速度数据处理需求。图18：SSD适配AI服务器需求 图19：下一代PCIe需求三星电子 三星电子功耗与散热优化：55（Para系统，同时探索最佳封装方案以最小化端口板间的域寄存器影响，提升散热效率。图20：散热优化情况三星电子图21：散热优化情况 图22：散热优化情况三星电子 三星电子数据安全技术布局：已在PM7053等产品中集成物理安全技术。即将推出的PM1760将集成ID和CDA，完善机密计算架构，在不影响性能的前提下满足日益增长的安全需求。图23：PM1760在数据安全的应用三星电子图24：机密SSD发展历程 图25：机密SSD发展历程三星电子 三星电子2、AI存储需求与技术趋势AI对存储的核心需求：AIAI聚焦静态文本/AI更强调时序数据和多模态传感器数据（如高清视频）。图26：物理AI时代数据演进 图27：物理AI时代数据演进三星电子 三星电子存储性能与效率要求：AI以应对高负载场景。三、长江存储：以存强算，突破AI时代存力瓶颈 演讲嘉宾：谭弘，固态硬盘事业部负责人会议要点1、全球半导体及存储行业市场趋势全球半导体市场规模：20257917202425.6%2026126%芯片类型。图28：2020-2026半导体销售额长江存储SSD需求增长：FGI2024-2029SSD34.9%SSD31%，AI71%。集邦预2026SSD容量：AI256TB以上，AI推理服务器70-100TB20232.5-3倍。图29：2023-2029eSSD需求情况长江存储2、AI时代存储的核心痛点与价值（1）存储瓶颈问题：当前算力增长超过存储带宽支撑限度，海量模型参数和上下文需通过狭窄内存接口传输；AI训练阶段故障间隔从小时级降至分钟级，导致训练失败频次加剧，规模算力集群可用度约50%。模型参数量与存储容量差距：主流模型参数量呈指数级增长，而GPU配套存储容量线性增长，差距扩大；为实现长上下文推理、连续记忆等，需将KVcache下放到SSD，对SSD容量和性能提出更高要求。token调用量激增：2026年3月中国日均token调用量突破140万亿元，近两年增长超千倍；AIagents（如养龙虾）的token消耗量是AI大模型多轮对话的15倍，对端侧及云端SSD需求提升。图30：存力角色转变 图31：AI产业转变长江存储 长江存储图32：训练阶段缺陷 图33：推理阶段缺陷长江存储 长江存储图34：龙虾介绍 图35：训练与推理阶段业务痛点长江存储 长江存储3、长江存储企业级SSD产品矩阵及性能TLCSSD产品：PE522（PCIeGen5TLCSSD）：14GB/s3400KIOPS，54TB-32TB12000P/EX3-9070NAND30%AI及高性能服务器、核心数据库等场景。PE51164个虚拟化节点；耐20%，适用于云计算基础设施、高安全场景。图36：PE522产品介绍 图37：PE511产品介绍长江存储 长江存储QLCSSD产品：QLC32TB64TB14GB/s，KIOPSTLCXtckg0颗粒，DWPD0.6（HDD30倍）；128TBP50116TBHDD后，15-25LLaMA模型。服务器存储方案：2U24P5011.5PBAIAI训练到推理的效率。图38：PE501产品介绍 图39：PE501应用情况长江存储 长江存储4、长江存储战略与生态布局产品定位升级：从存储颗粒晶圆供应商成长为全面提供存储方案的制造公AISSD矩阵。AI品可靠性、容量及性能；保障供应链稳定可持续。四、铠侠：高性能、大容量--打造AI智存时代双引擎演讲嘉宾：福田浩一，SSD首席技术执行官会议要点1、AI发展对存储需求的影响AI技术发展趋势：2026年AI发展将加速，生成式AI已从训练阶段转向推理阶段部署，长上下文推理需要海量数据依赖，使存储成为关键因素。图40：AI技术发展趋势铠侠AI驱动的存储需求方向：推理上下文内存范围需要高速、高耐用性的SSD；视频阶段（原文可能为训练阶段）需要高速、高性能的SSD，作为HBM扩展，需支持512字节细粒度随机访问；QLC硬盘用于AI推理加速，120TB甚至256TB型号已开始被采用；SSD预计将逐渐取代近线HDD。图41：铠侠产品发展方向铠侠2、铠侠针对AI的SSD产品布局PE1.0SSD（CM9CMX版本）：AI25推测为总写入数据量占比3DWPD耐用性，提供高性能、大容量和高耐用性，部分产品将于今年上市。图42：CM9产品介绍铠侠HBMSSD：针对AITB300IOPS、512GPCIO100MIOPS以上性能的版本用于软件栈验证。图43：NvidiaStorage-Next产品介绍 图44：IOPSSSD性能情况铠侠 铠侠QLCSSD：AI245.76TBQLCSPASH内存2000B世代的QLCSSD产品支持SFE图45：超高容量QLCSSD部署 图46：铠侠LC9产品介绍铠侠 铠侠五、闪迪：闪存创新赋能全域 演讲嘉宾：EricSpanneut，全球产品高级副总裁会议要点1、闪迪的AI生态布局与战略定位市场定位：闪迪将AI市场视为相互关联的生态系统，其中云代表树的主干（从全球收集数据并提供基础逻辑），边缘系统代表树的叶子（与现实世界交互并需实时本地处理数据），闪迪需同时布局云与边缘两大领域。图47：NAND不可或缺且持续增长闪迪核心战略：用全球布局描述产品组合战略，具体包括：跨生态系统的全球布局；覆盖地域（尤其是中国，作为领先AI创新地区）的全球布局；由融合平台架构支撑的全球布局；由技术领导力支撑的全球布局2、AI工作负载的技术适配与产品进展AI工作负载趋势：工作负载变得更专业化，闪迪针对特定用例（如AI生成领域）进行适配。AI模型落地方式：（未基于通用数据训练微调：用自有数据调整模型参数实时注入数据：将自有数据直接注入推理过程，确保响应准确、专属；多数企业选择后者。向量数据库与存储产品：向量数据库构建过程需将信息转化为高维向量，显著扩展数据，是高容量QLC128670给两大高规模客户。（4）K-V缓存与存储技术：K-V（计算密集段（内存密集）CSC6代。AI模型与边缘存储：AIAI的关键网关，需确保秒级响应、快速检索推理结果。QLC存储产品（DCBSNCCSI）QCCI兼容实PCIeGen5PCDC实验室的两5W（11秒以上）图48：新一代客户端QLC闪迪安防市场存储需求：AI键事件发送至云端分析，需更高容量存储。闪迪基于curacy技术的最新一代miche1.5TB，通过薄晶圆堆叠技术突破存储极限。图49：UltraQLC性能闪迪3、行业趋势与未来展望存储行业超级周期：闪迪认为当前处于存储行业超级周期的开端，由AI云、AI基础设施需求、边缘AI设备快速增长三大因素驱动。未来技术挑战与机遇：未来需解决内存墙、对更快存储的需求等问题。潜在场景包括：小设备运行理优化等，均为高吞吐量闪存（去年提出的概念）的应用机会。六、阿里云：千问大模型发展和演进趋势 演讲嘉宾：李彬，千问大模型高级产品解决方案架构师会议要点1、AI模型应用发展趋势AIAgent（智能体）发展：热门AI应用为AIagent（通用智能体），以小龙虾为代表，核心能力包括自动规划任务、执行任务、7×24小时远程执行，其能力提升源于模型在任务规划、长上下文处理上的质的飞跃。智能体发展需依赖skills（技能），即任务经验沉淀，可提升任务效果并让智能体更贴合用户需求。智能体能力边界拓展：部分产品（如close,big公司的towork产品）支持本地工具调用（如本地浏览器、生成PPT），结合远程执行能力实现7×24小时运营，改变了原有白天峰值、晚上低谷的使用模式。（对存储尤其是闪存要求高图50：OpenClaw的模型与应用发展阿里云AI应用形态演进：从OpenAI的chatbot（单次对话几十至上百字）→copilot助手形态→独立智能agent运行。2、AI模型技术发展与存储需求（1）模型训练数据量提升：千问系列模型训练数据从2T增至45T（千问3.5），训练阶段对存储效率要求显著提升。图51：Qwen3-Omni介绍阿里云（4）存储优化技术与需求趋势：KVcache压缩技术可降低六倍消耗，但因模型上下文长度和参数量飞速增长，存储需求仍持续增长。UMOE架构（flash）TB级显存，通过将flash64Gmacbook型的推理需求。3、存储需求增长结论DMflashHDD七、高通：引领智能七、高通：引领智能AI创新在端侧构建个人AI未来演讲嘉宾：万卫星，AI产品技术中国区负责人会议要点1、AI技术发展阶段划分（1）AI行业应用分为四个阶段：AI（已在多数终端侧平台商业化落地（典型案例：手机领域的计算摄影）。生成式AI：基于大量数据预训练，在有监督下解决具体问题（如ChatGPT、文字生成图片等），当前行业关注重点之一。前行业关注重点之一。物理AI：理解物理世界规律并反馈输出，处于早期应用阶段，2026年巴塞罗那NWC有相关探索报道。图52：AI应用行业演进高通2、生成式AI在端侧的发展趋势端侧大模型参数量持续扩大：手机端可运行10亿到100亿参数量的大模型。PC端可运行130亿到200亿参数量的大模型。车载端可运行200到600亿参数量的大模型。AR眼镜、LT设备等小型设备可运行10亿到40亿参数量的大模型。（。图53：生成式AI生态趋势高通端侧大模型能力与场景演进：推理能力：2025年1月已将具备reading能力的模型带到端侧。1K2K到4K32K128K。9模型完整运行在端侧，支持自然语言交互。3、端侧生成式AI的优势与挑战优势：个性化：端侧存储个人所有数据，数据产生于端侧，在数据产生地推理更自然。隐私保护：端侧推理可更好保护用户隐私。无网络依赖：无需网络链接，可随时随地使用AI服务。图54：生成式AI优势高通挑战：内存限制：端侧内存有限，对可运行模型的参数量存在上限，进而限制AI能力上限。带宽限制：端侧内存带宽有限，影响大模型输出速度，进而影响用户体验。能效比要求：终端设备（如手机）集成度高，需避免AI推理时设备发热，需平衡性能与能效。4、智能体AI的发展趋势与技术模块发展趋势：终端自媒体：核心技术是提供更好的延时、个性化及持续无感的用户体验。智能体专业化：从通用模型解决多数问题，转向通过多智能体框架+专业化智能体解决任务。高度个性化：终端侧智能体从简单对话语音助手，升级为理解用户意图、上下文、感知信息的懂你AI助手。图55：智能体AI发展趋势高通信息、拆分任务、独立完成目标，提供持续感知、思考、行动的体验。图56：智能体体验基础模块高通5、智能体AI带来的交互范式与个人AI演进用户交互界面APP/行业应用等场景。图57：智能体AI带来的交互范式与个人AI演进高通AI演进方向：从以手机为中心，其他设备被动连接，迈向以AI和用户为中心的多终端体验，AI不再绑定具体设备，通过个人AI/智能体理解用户意图、执行任务，任务在多设备间灵活协同。个人AI（/上下文/，AI架构，可在终端侧本地、网络边缘、中央云协同工作。图58：个人AI演进方向 图59：终端侧AI布局高通 高通6、高通AI相关产品布局终端侧产品：2025年发布多款支撑个人AI场景的产品，包括第五代骁龙8至尊版移动平台、骁龙X2计算平台，市场已有多款搭配这些平台的产品。图60：个人AI产品高通数据中心产品：2026年NWC发布基于芯片的加速卡和机甲系统AI200和AI250，以行业领先的总体拥有成本，提供机架级性能及卓越内存容量；AI250引入创新内容架构，为AI管理工作负载带来效率的跨时代延伸。图61：高通AI200与高通AI250高通整体布局：AIPCAI能力从单产品/AI硬件与软件技术底座。图62：AI赋能产品布局高通八、慧荣科技：重塑存储定位，构筑八、慧荣科技：重塑存储定位，构筑AI时代核心引擎演讲嘉宾：苟嘉章，总经理会议要点1、存储行业供需与结构性变化存储缺货趋势：2025HDDDRAM、NAND，2026年是缺货开始，2027年将是历史最糟，2028年仅能稍微缓解。图63：AI时代下存储科技演变历程慧荣AIAI及AI（手机PC（NAND厂商、终端客户）获取资源。图64：AI的应用领域慧荣AI需求真实性：AI需求是真实的，非泡沫或重复下单，2027NVIDIABlackwellRubin1（AMDBroadcom等竞争对手），60%CSP，40%NVIDIA生态及主权AI（韩国、马来西亚、沙特、迪拜等）。图65：AI技术需求情况慧荣2、AI存储架构与技术方向NVIDIAAI蛋糕架构：底层为能源（电力传输、蓄电），第二层为芯片（含存储相关芯片），第三层为AI服务器三大类（compute、networking、memory/storage），上层为基础设施（AI服务器技术、冷却系统等）和模型。AI驱动的转移：HDD90%SSD转nearGPU（inference至关重要3DSLC伪SLC仅实验用），IOPS1亿次/秒以处理大量小文件（51264字节）。图66：五层AI蛋糕架构与应用慧荣NVIDIA存储系统架构：BlackwellCX7（InfiniBand/400Gb/s）BlueField-3（GraceCPU+逻辑处理PCIeswitch30QLCIntelAMDCPU服务器。Rubincomputestorage4-8TBPCIeGen6SSD（2NAND厂商提供方案GPU光网络）IO瓶颈。CMXKVcache的临时存储需求，NVIDIABlueField新端口（800Gb/sBlueField-36倍，2026年下半年推出），GPU16TB存储，NVL72对应1.16PB/服务器机架。图67：Bluefield与PCIe架构 图68：Vera-Rubin架构慧荣 慧荣3、慧荣科技产品与市场布局PCIeGen6PCIeGen6Caliptra2.1（CSP2年后中国互联网厂商采用通过多维IOPSCX架构和存储网络。图69：SM8466产品介绍 图70：SM8466性能介绍慧荣 慧荣移动存储：2025UFS6UFS4.1控SM27552026年下半年推出，定位最佳性能低功耗控制器。图71：SM2758和SM2755性能介绍慧荣70%-80%份额，2GPU大厂、1CSP及大陆厂商。AI变化。4、其他存储技术趋势PCIeGen5市占率：PCIeGen5市占率已达50%，因DRAM价格攀升，PC大厂在调整，慧荣八通道和四通道Gen5产品预计2027年大幅增长。图72：PCIe产品介绍慧荣PhysicalAI（边缘移动场景）：PCIe、eMMC、UFS3.1/4.0界面，持续关注后续需求。图73：PhysicalAI产品介绍慧荣九、Solidigm：夯实存储根基，拥抱AI时代 演讲嘉宾：倪锦峰会议要点1、公司战略与定位转型方向：Solidigm加速转型为AISSDAIAI时代。公司背景：SKAI发展打好基础。图74：Solidigm发展历程Solidigm中国布局：在中国建立全面团队（研发、客户支持、销售、质量和可靠性），秉持在中国为中国理念，加强投资，致力于成为本土化存储解决方案供应商，为中国算力建设出力。2、行业趋势与市场判断行业周期变化：传统存储行业每3-4年为一个奥林匹克周期，但当前面临二十多年来首次出现的memorywinter，由AI驱动，需求增长潜力远超行业供应能力。图75：行业周期变化情况SolidigmAI对存储的影响：AI（powerandQLCSSDHDD；中国虽短期无瓶颈，但北美情况将很快在中国落地。HDD供应挑战：HDD长期短缺（今年、明年及未来多年），大容量低成本QLCSSD是替代HDD的良好方案。3、QLCSSD的应用与市场表现QLCSSD的发展历程：202130TBQLCSSD，但当时市场对其价值存在疑问（TLC20243GPUQLC；2025Hyperscaler32TB64TB128TBQLCSSD，解决性能、功耗、容量密度需求。QLCSSD的市场预期：QLCSSD2024QLCQLC250EBHDDQLCHDD。图76：AI时代存储趋势SolidigmSolidigmQLC市场份额：25年行业内%的QLC份额出自Sm%以上的TB和6SSDSolidigm；122TBSSD100%Solidigm。图77：AI存储产品介绍Solidigm4、AI存储需求与产品布局AIworkload的存储需求：AIworkload分为模型开发（PB级）和推理落地（TB级青色部分关注容量可延展性。PB1‰，但性能要求高；仪表盘类（训练模型等TB/TB/MB（文件存储/NAS）TB/TB/PB级，关注容量、可延展性及功耗。RAG场景对容量要求高，随机I/O性能要求低，适合QLC；KVcacheoffloadQLCSSDcache（128Ktoken61GBKVcache，100K用户、64Ktoken、1545PBKVcache）。图78：AI数据工作流Solidigm存储部署方式：直连式存储2-88TB、16TB等），容量有限。网络存储（NAS/blockstorage/objectstorage）：关注GBGB数、costperTBQLC有较好应用场景。图79：存储在AI集群中的双重作用Solidigm核心产品：PCIe5.0D7-PS1010AI（IOPS）优秀。122TBQLCSSDQLCSSD，按比特数计算是SolidigmfailoverSSD4TB8TB19.5downtimeE1.S规格的D7-PS1010SSD。图80：D5-P5336容量Solidigm图81：D7-PS1010E1.SSSD产品介绍 图82：存储冷却方案可行性Solidigm Solidigm5、技术创新与生态建设AI中央实验室：AIGPUGPU似实验室，与本地合作伙伴合作。图83：AI中央实验室 图84：AI中央实验室介绍Solidigm SolidigmAI软件套件：LucetaAI（检测），部署方便，面向制造、物流、物联网行业用户。图85：Luceta的AI软件套件介绍Solidigm十、英特尔：端云协同的AIPCOpenClaw部署 演讲嘉宾：高宇，中国区技术部总经理会议要点1、AI模型混合部署方案纯云端部署的问题：token（35点导致操作速度受影响、隐私安全风险（信息通过上下文明文传输）等问题。图86：AgenticAI的兴起与算力依赖英特尔纯本地部署的挑战：AI理对计算设备是高门槛挑战。推荐的混合部署模式：接力方式AI效率、保护本地数据源安全。给云端还是本地模型，达到节省成本的效果。图87：云端+本地协同的混合部署模式英特尔混合部署案例：在仅配备32G主流内存的AIPC上，通过云-端接力完成微博热搜转小红书文案+配图任务：云上模型分解任务、下发定时检索指令，本地35B模型生成摘要，本地CPP模型完成文生图，最终由云上模型封装成果，可节省token并降低运行门槛。图88：云端Hybird协助流程英特尔2、英特尔酷睿Ultra300系列产品核心硬件参数：核显3D能力较上一代酷睿Ultra提升70%。AI80%（100TOPS180TOPS），该AI服务器实现，现可集成于轻薄笔记本。XPU120TOPSNPU提5TOPS（适配能效要求高的后台任务CPU10TOPS（适AI任务）。图89：英特尔酷睿Ultra处理器介绍英特尔市场情况：产品已上市，市场反应热烈，众多PC合作伙伴已推出相关产品。3、AI工具链与生态OpenVINO工具链：CPUAGPUNPUAI代码只需写一次即可在三种算力上切换，提供强大软件生态和开发者文档。图90：开发者生态与OpenVINO支持英特尔AISkills开放：5AIskills（OCRAIPC式资源。图91：酷睿Ultra混合AISkill英特尔AIPC专区：3月22日（会议前四天）上线，提供英特尔AIPC开发工具链、参考实现、参考space、论坛、开发者大赛，还会推广优秀作品。图92：AIPC专区英特尔4、战略合作与落地fashion的合作：双方保持长期战略级合作，共同开发AISSD使用场景，目标是让使用者免成本压力、保障资料保密，并在国内成熟后推向全球。技术成果：pencillag120Brouter以实现云-AI算力。十一、江波龙：集成存储探索端侧AI 演讲嘉宾：蔡华波，董事长，总经理会议要点1、端侧AI存储产品布局与技术突破AIAI图93：端侧AI存储产品Foundry模式 图94：端侧AI存储性能江波龙 江波龙高速存储产品进展：202510mSSDG41602Gen5SSD速G4有质的提升，G46.6G，Gen510G。Gen5（90%市场。6.6G（为全球最高速之一10GPSC产品（QC支持不全面）。图95：PCIeGen5mSSD产品介绍 图96：PCIeGen5mSSD产品介绍江波龙 江波龙存储芯片与主控进展：UFS2.2芯片：采用14纳米工艺，已可直接量产并交付。UFS4.1芯片：已可公测。SPU存储处理单元：具备特殊功能，包括数据压缩节省空间（100G30美金成本（enterprise1/10，enterpriseIT10-20500美金）。图97：江波龙SPU产品江波龙2、材料与封装技术优化存储介质性能提升：200-300兆UFS30（10128G1611.5×1340%。散热技术创新：VC散热（无法满足高功耗需求），提升散热效率。高集成封装技术：EMMC11.5×137.2×7.25点几×6点几的最小尺0.80.5毫米。智能眼镜存储集成：将智能眼镜中的三个芯片整合为一个，缩小面积，释放空间给电池，使眼镜更轻薄。3、海外制造与供应链布局巴西子公司运营改善：收购巴西子公司时其处于亏损状态，销售额约1.5亿美金；2025年销售额达4.5亿美金，利润翻了几倍。海外制造模式：在中国苏州与巴西搭建相同生产平台，复杂开发工作在国内完成，海外负责简单环节，提升巴西工厂效率、降低成本，同时满足当地合规与关税要求。4、AI大模型与产业合作大模型存储优化：AMD397BMOE专家大模型，通过AI调度将热模型timer分层存储64G128G内存跑大模型，降低成本。图98：江波龙与AMD合作 图99：江波龙与AMD合作江波龙 江波龙HFC合作：HLCcaseswap6G/8G+5G的效果，节省内存成本。图100：联合展锐开发HLC技术江波龙十二、群联电子：闪存从价到值的转变 演讲嘉宾：潘健成，执行长会议要点1、存储市场与主控行业现状NAND价格波动与模组公司压力：NAND价格从单位价格1.1元涨至接近翻倍，曾出现24元基础上涨50%、次月再涨20%的情况；模组公司依赖低价库存盈利，库存用完后将面临买贵卖贵的困境，消费类业务已出现严重倒挂。图101：传统NAND模组厂现状群联电子主控需求下滑压力：手机、笔记本等终端需求衰退（15%-30%），2亿颗；售后市场（T卡、U盘、SSD）利率下降的二选一局面（做模组可提升营收但毛利率下跌）。图102：主控需求下滑压力群联电子2、群联电子技术与产品布局先进主控研发投入：PCIeGen62.89000244TB；1FirstCard样品回片，7Gen6产品线上市。ODM/对先进主控的成本压力。AI+存储创新方案：核心逻辑：用Flash补充DRAM不足（Flash容量是DRAM的百倍），解决AI系统的Memory瓶颈，降低本地AI部署成本。PCOEMPOC验证，4-56AcASSMSIGMKGekom等品牌的相关笔记本已量产交货。IntelHybrid方案，本地部署（1120亿参数模型）+70%，已导入量产。图103：PhisonHybirdSSD已通过各项验证 图104：搭载PhisonHybirdAISSDGMK台式机群联电子 群联电子3、群联电子研发与战略规划研发费用大幅提升：20254.4亿美金，20267-8亿美金（只会多不会少），原因TapeOutAI落地应用：成立专属AI单位（2025年8月），开发AINexus平台，累计生成1800多个AIApps，聚焦工程师需求，使用人数呈指数增长。3台服务器7片A600GPU10个月摊提；19940个人力，ROIAILicense给业界（收费）。图105：AINexus产品介绍 图106：AINexus群联内部导入进度群联电子 群联电子十三、联芸科技：推理时代，重塑存储主控芯片价值演讲嘉宾：方小玲会议要点1、AI行业发展趋势与存储需求行业发展历史拐点：2026AI产业从以训练为核心转向以推理为推理的市场规模和算力需求将迎来爆发式增长，存储系统面临的挑战与需求将发生根本性改变。图107：行业发展历史拐点联芸科技存储定位本质变化：训练时代存储是算力的仓库，核心指标为海量数据吞吐与大文件顺序读写性能，算力是主要制约因素；推理时代存储定位升级为算力的加速器，核心指标为随机小IO与容量，存储成为AI发展的新瓶颈。图108：推理时代存储核心定位联芸科技KVCache带来的核心存储需求：AIKVCache技术可KVCache图109：存储成为加速器联芸科技传统存储主控架构的核心瓶颈：传统通用架构基于通用算法、缺乏针对性AIKV架构来应对推理对存储的独特需求。图110：传统主控架构遇到挑战联芸科技2、联芸科技核心技术创新KVCacheKVKVCacheGV智能资源调度性。图111：以智能KVCache技术，突破算力瓶颈联芸科技高性能、高密度与低成本融合：通过映射扩展技术突破容量上限，单盘最512TBAgileECCQLCECCFWDDRSSD，有效降低成本。图112：高性能、高密度与低成本融合联芸科技智预测、智能功耗调控技术：经联芸的智预测、智能功耗调控，实现同性50%77℃降至49℃。3、联芸科技市场洞察（1）市场洞察：从标准品到客制化转变，从过去卖产品转向卖方案，产业链地位从标准化主控芯片提供商转变为算力技术定义者。新的价值体现在效率与成本并重。公司关注token生成速度和每美元生成token数，为公司带来更紧密的技术协同创新机会和更大的市场定制需求机会。联芸科技4、联芸科技产品布局全系列存储主控芯片布局：全面覆盖消费级、企业级和嵌入式三大核心市SSC18PCIe5.020PCIe6.0SSD18系列主20场的高性能需求。嵌入式领域，依托UFS3.1芯片的商用量产基础，重点推动UFS2.2UFS4.1UFS5.0的研发工作及创新技术的场景化应用，夯实各领域供给优势。图114：全系列存储主控芯片布局联芸科技推理应用主控芯片布局：面向近线存储与企业级推理服务器。公司推出了MAP1803与MAP2011系列，面向企业级启动盘应用，推进MAS11015和MAP1812系列，面向边缘推理工作站、AIbox及机器人推出MAP1808与MAP2001AIPCMAP1606MAP1802AIPCMAU3602MAU3802嵌入式主控芯片。图115：推理应用主控芯片体系化布局联芸科技5、行业展望（1）推理时代多维度重塑存储主控芯片核心价值：从被动数据通道转向算力高稳定可靠导向转向高效智能，从单一芯片供给转向生态融合和价值贡献者。在AIAIAI撑。图116：推理时代存储主控芯片价值重塑联芸科技十四、宜鼎国际：垂直产业赋能，驱动边缘十四、宜鼎国际：垂直产业赋能，驱动边缘AI规模化落地演讲嘉宾：吴志清资深处长智能周边应用事业处会议要点1、AI行业发展趋势与存储需求核心变革AI应用市场分为企业级AI与产业级AI两大核心板块，产业级AI覆盖医疗、人形机器人、智慧工厂等垂直产业场景；AI应用的核心要素为算力、算法与数据，2026年提出EdgeAI闭环架构，覆盖从数据采集、储存、通讯到平台算力的全链路，其中平台算力是决定AI应用竞争力的核心因素，企业级AI场景的存储发展方向，也从传统的高容量转向与GPU整个加速系统的深度协同适配。图117：产业结构转型：从云端到边缘 图118：EdgeAI关键核心技术宜鼎国际 宜鼎国际大语言模型时代，SSDAIGPU的M（如0单卡仅8B长上下文、高并发场景下显存需求呈爆发式增长，200tokenGemini模型640GBHBMLlama370B520GBHBM容量；KVCacheGPU与存储协同的核心方向，SSDKVCacheGPU撑。图119：大语言模型时代：SSD为何至关重要 图120：为何SSD是内存的救星宜鼎国际 宜鼎国际AISSDSSDI/O特征与传统应用存在颠覆性差异，66%68%，92%I/O128KB以上的大区块，属于典型的读取密集型负载；且AII/OSSDAI测试基准，针对大区块吞吐、读取密集型负载做专项优化。图121：SSDI/O行为分析宜鼎国际2、宜鼎国际核心产品与技术布局AISSDAIAISSDAIAIPCIe5AISSDNVMe-MI远程管理能力，兼容OCPVMware虚拟化规格，深度适配企业级用户的平台级需求AITG3-PAISSD，做了差异化的场景化设计，AI的边缘落地需求。图122：新世代AISSD 图123：跨场景对比：不同配置，不同I/O行为宜鼎国际 宜鼎国际AgenticAI时代的软件生态与协议布局：AIAgenticAIAIMCP协议（协议），70%AgentAgentAPIAPI值增量。图124：AgenticAI应用 图125：智能体化的应用宜鼎国际 宜鼎国际十五、平头哥：ZNS+QLC技术赋能存储价值 演讲嘉宾：周冠峰会议要点1、AI产业发展趋势与存储需求行业核心节点：2026年是AI从训练向推理转变的关键时间节点，AI产业全链路盈利路径逐步清晰，数据中心的核心定位从传统的数据存储与计算场所，转变为token制造工厂。存储需求核心驱动：AIAgent、Token、KVCache三大核心因素，引爆AI100AIAgentKVCachetokentokenAI技术是实现这一进程的核心支撑。图126：AI存储需求正在重构平头哥行业核心共识：AI浪潮下，存储的行业价值被重新认知与评估，成为AI发展的关键核心环节；以存强算、以存代算成为行业重要发展方向，通过高性能、低成本的SSD可大幅提升AI推理性能，其中KVCache加速技术可使AI推理性能提升100倍以上。2、AI存储需求重构与核心选型逻辑AI衍生数据占比快速逐年提升，2026AI1/4，且该比例仍在快AI生成数据中，热数据与温数据合计占比超九成，热数据占比超AI存储核心选型逻辑：AI存储的核心选型需围绕性能-成本-能效三角实现再平衡，AI从训练到推理的时代变革、数据范式的重大变化，推动存储系统在成本、性能、能效三个维度重新适配，QLC成为AI推理时代存储的新趋势与主流选型。QLCSSDHDD，QLCSSD具备三大核心优势，一HDD52UPBIOPSHDD1000QLCSSD性能可达百万级IOPS；三是低功耗，每TB功耗仅为HDD的1/2，具备更优的能效表现。QLC的磨损寿命约为TLC的一半；二是性能不可预测：QLCblocksize、dataset远大于传统TLC，擦TLC，SSDI/OTLCSSD。ZNS+QLC方案的核心价值：一是性能提升，通过上下层联合设计，大幅SSDQLCZNS328%OPSSDDRAMDRAM价格高企的行业背景下，实现显著的硬件成本降低。图127：ZNS+QLC方案的核心价值平头哥3、公司镇岳510芯片产品特征和商业化部署510ZNS5102021年规划、2023年实现量SSDZNSAI负载需求。核OpenZone支持，满足系统数据排布的开发与操作需求；实ZoneZone类型，分别适配元数据等对时延、写入性能要求高的场景，以及普通用户数据对低成本要求高的场景。510128TBDDR4/DDR5QLC/TLCNANDUBER达10^-183400KIOPS；高能420KIOPS/Watt4μs；图128：镇岳510六方面优势平头哥51020242025EBS块存储、CPFS文件存储、OSS对象存储、ECS弹性计算、RDS云数据库等核心业务。全行业生态合作：已与忆恒创源、DERA、Biwin、长江万润半导体等行业5102024年起已陆续ZNS技术的存储项目，即将正式510AI推理时代存储需求的全场景适配。202650万片且处于顺畅增长中，上线时间超过1年，疑似故障芯片数量仅为个位数。十六、忆恒创源：以高性能十六、忆恒创源：以高性能NVMeSSD，迎接AI时代训练、推理与海量数据的新需求演讲嘉宾：张泰乐会议要点1、公司经营与产能情况SSD业务增长：忆恒创源成立于2012年，专注企业级SSD领域14年；2025年企业级SSD发货量首次突破6000万片（注：原文6000个亿应为6000万片，结合上下文修正），2024年发货量较2023年行业低谷期增长300%（翻三倍）。图129：企业级SSD交货量忆恒创源产能布局与产测能力：2026200万片的产测能力，且2026年发货量预计进一步增加，因此大幅提升生产与测试计划。图130：生产基地布局忆恒创源2、产品质量表现质量指标领先行业：存储行业标准平均故障时间为200万小时，部分友商声称250万小时；忆恒创源2025年大规模发货的产品实际平均故障时间达1500万小时，大幅超过行业标准；2026年将进一步提高产品质量作为重中之重。图131：行业标准平均无故障时间 图132：忆恒创源平均无故故障时间忆恒创源 忆恒创源客户反馈：成本、价格转向卷品质。3、AI时代产品战略与布局AI对存储需求的变化判断：传统SSD适配CPU场景（类比小超市），AI场景下GPU集群（类比大卖场）对存储的性能、容量要求发生根本性变化，需从小货车送货升级为集装箱式物流。图133：AI对存储需求的变化判断忆恒创源未来产品线调整：将形成三大产品线：PBlazeCPUGPU年推SSDDeepOceanAI128T256TDemo，2026年开始向全球主要客户送样。GPU直连系列：面向更高速的AI存储需求（未披露具体产品进度）。图134：PBlaze系列 图135：PBlaze77A40忆恒创源 忆恒创源4、穿越周期的战略思路AI风口的认知：认为AI之风已至，但风总有停的一天，行业需警惕未来供过于求、价格下跌的风险。穿越周期的核心策略：无待AI之风，即不依赖AI风口，通过保持平常心、做好产品与客户服务，实现长稳致远。图136：周期性的核心策略忆恒创源十七、大普微：AI竞逐下的存储跃迁 演讲嘉宾：杨亚飞，董事长会议要点1、行业趋势与存储定位变化AI革命推动存储从后端容器转向算力引擎：过去存储是面向云计算的基础设施，解决容量、可靠性问题；当前AI工厂、