Seedance 2等视频AI引爆存储革命：从冷热分层到全闪存化的三大趋势

随着Seedance 2等视频生成模型的崛起，AI对存储的需求正迎来指数级增长。与GPT-3.5带来的文本时代不同，视频AI消耗的存储量更大——一段短视频生成可能需要数百MB数据，且随着视频时长和分辨率提升，所需容量还将持续攀升。
全球刷视频已成普遍现象，从儿童到老年群体都深度依赖短视频平台。这种行为模式放大了内容生产与消费的规模，使得视频AI衍生的存储需求远超文本时代数倍甚至数十倍。
事实上，真正的压力来自AI本身。英伟达即将量产的Rubin GPU，单颗需配置超20TB SSD；若出货一千万颗，将直接吃掉全球NAND闪存年产能的20%。而这还仅是GPU本体所需，其运行过程中产生的海量中间数据和推理结果还需二次甚至三次存储，真实需求更为庞大。2026年，美国四大云服务商资本支出预计超过6000亿美元，全部涌向数据中心建设，进一步推高DRAM与闪存价格。eMMC 8GB芯片价格已从1.5美元飙升至20美元，涨幅超13倍，群联对客户的供货满足率不足三成，连自家测试平台都因DRAM短缺而延期——这正是AI驱动下存储供需失衡的真实写照。
当前主流视频平台（如抖音、YouTube）采用多级冷热分层存储架构应对海量内容：
极热层（Ultra-Hot Tier）：用于瞬时高流量内容（如顶流网红新发布视频），采用NVMe SSD集群+内存缓存（如Redis），核心指标为高IOPS与极低延迟；热/温层（Warm Tier）：存放日常活跃视频，使用高性能企业级HDD或大容量QLC SSD，平衡吞吐量与成本；冷层（Cold/Archive Tier）：归档长尾内容，依赖高密度氦气硬盘甚至磁带，追求最低每TB持有成本（TCO）。
然而，传统“静态仓库”式架构在AI视频时代已难以为继。视频生成与推理要求数据高频流动、实时处理，存储必须从“仓库”转变为“流水线”，否则将遭遇严重的I/O墙与存储孤岛问题。
为此，行业正加速推进三大技术方向：
第一，全闪存化（All-Flash Data Center）成为刚需。AI训练需并行读取海量高清素材，传统HDD寻道延迟过高，严重拖累GPU算力。全闪存阵列（AFA）正从“奢侈品”变为基础设施。
第二，CXL技术推动“内存-存储”融合。Compute Express Link协议打破内存与SSD界限，实现高速数据互通。对Seedance 2这类需实时动作对齐的模型，数据在SSD与HBM间的搬运效率直接决定生成流畅度。
第三，近存计算（Computational Storage）兴起。将视频抽帧、格式转换等预处理任务下沉至存储主控芯片，减少CPU负担，提升整体能效。
基于技术演进与市场表现，主要存储厂商竞争力排序如下：

SK海力士（S级）：凭借Solidigm QLC大容量优势与HBM技术统治地位，牢牢卡位“大容量读取”与“算力吞吐”两大核心环节，是EB级AI训练存储的首选；

三星（A+级）：PCIe 5.0 SSD读写均衡、写入速度领先，是4K/8K视频流生成的理想高速缓冲区；

闪迪（A级）：独立运营后聚焦高带宽闪存（HBF），让SSD直接参与AI推理，显著提升本地端大模型视频生成效率；

美光（A级）：以高写入寿命与卓越能效比见长，适合7×24小时不间断运行的视频云工厂；

西数（B+级）：深耕CXL协议，致力于解决数据中心内内存与存储资源的动态调配难题。

视频AI不仅是内容形态的跃迁，更是一场底层存储基础设施的全面重构。在这场由算力与数据共同驱动的变革中，谁能率先跨越“存储墙”，谁就能掌握下一代AI时代的主动权。