AI重构存储层级体系，铠侠以CXL模组挑战存储层级
* 来源 : * 作者 : admin * 发表时间 : 2026-09-04
随着多模态大模型、智能代理AI等技术快速迭代，AI工作负载的数据处理模式发生根本性变革，传统单一的“HBM+GPU”存储架构已无法适配海量数据处理需求，多层级、差异化的AI存储体系加速成型。日系存储厂商铠侠率先布局新一代AI存储解决方案，通过分层存储策略适配不同AI算力场景需求，推动NAND闪存从传统数据存储向核心运算场景延伸。
铠侠推出的差异化存储产品体系，覆盖海量数据归档、大规模数据接入、模型训练推理等全场景需求。其中LC9系列QLC闪存产品主打超高容量，单颗SSD最高容量可达245.76TB，适配数据湖、向量数据库等海量存储场景；CM系列产品聚焦AI模型训练与推理任务，可高效支撑上下文缓存场景；GP1系列搭载第二代超低延迟闪存与PCIe 6.0技术，支持GPU直接存取数据，随机读取性能大幅提升，有效缩小DRAM与传统NAND闪存的性能差距。
当前行业已形成“HBM→DRAM/CXL→低延迟闪存→大容量SSD”的多层级AI存储架构，高速NAND闪存成为衔接算力核心与海量存储的关键环节。Counterpoint数据显示，2026年第二季度服务器端企业级SSD出货量已占NAND闪存总出货量的48%，AI算力需求正式开辟出除HBM之外的第二大存储竞争赛道。
铠侠推出的差异化存储产品体系，覆盖海量数据归档、大规模数据接入、模型训练推理等全场景需求。其中LC9系列QLC闪存产品主打超高容量，单颗SSD最高容量可达245.76TB，适配数据湖、向量数据库等海量存储场景；CM系列产品聚焦AI模型训练与推理任务，可高效支撑上下文缓存场景；GP1系列搭载第二代超低延迟闪存与PCIe 6.0技术，支持GPU直接存取数据，随机读取性能大幅提升，有效缩小DRAM与传统NAND闪存的性能差距。
当前行业已形成“HBM→DRAM/CXL→低延迟闪存→大容量SSD”的多层级AI存储架构，高速NAND闪存成为衔接算力核心与海量存储的关键环节。Counterpoint数据显示，2026年第二季度服务器端企业级SSD出货量已占NAND闪存总出货量的48%，AI算力需求正式开辟出除HBM之外的第二大存储竞争赛道。
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