AI PC所需的存储配置解析
随着搭载Panther Lake处理器的AI PC陆续上市，端侧AI在算力、续航及游戏体验方面实现显著提升。芯片性能的增强与能效的优化，使设备内部结构发生调整，1.2kg以下的轻薄型笔记本逐渐成为市场主流。同时，基于Windows系统的移动游戏设备也因集成GPU性能的提升，获得了更佳的使用体验。
不仅限于Panther Lake平台，2026年CES展会上，新一代基于骁龙X2 Elite Extreme和Ryzen AI 400系列的端侧AI设备蓄势待发。这些轻薄笔记本、掌机和平板设备，仅依靠约65W的便携式供电，即可完成以往需依赖桌面级独立GPU才能处理的生成式AI任务，体现了产业界在端侧计算领域的协同进步。
五大核心硬件协同发力
AI PC硬件架构主要围绕CPU、NPU、GPU、内存与存储五大组件展开，各自承担不同AI应用场景下的计算任务。NPU在低功耗前提下负责离线AI加速，GPU则支撑生成式AI、AI智能体等高负载任务，CPU则承担快速响应和资源调度的角色。
与此同时，内存和存储在AI PC中也占据关键位置。由于AI模型加载、多任务切换以及大语言模型本地运行均需大内存支持，16GB容量已难以满足多模型并行调用的需求。32GB DDR5内存被视为保障AI应用流畅运行的最低配置，而64GB以上容量在消费级设备中较为稀缺，128GB及以上通常属于工作站级别。
相较之下，512GB起步的SSD能够较好地满足AI应用的存储需求。随着BiCS 8技术在闪存中的普及，SSD在性能与容量密度方面持续提升，使得1TB以上、甚至2TB、4TB的大容量SSD成为可能。
铠侠近期发布的BG7系列SSD便是基于BiCS 8和CBA技术的消费级产品，专为OEM和ODM的移动端侧AI设备设计。其随机读写速度可达1,000,000 IOPS，顺序读取速度高达7,000 MB/s，较前代BG6系列提升约10%至16%。此外，BG7系列支持M.2 2280、2230和2242等多种规格，是当前端侧AI设备的理想扩容方案。
云端与端侧的协同演进
尽管端侧AI算力不断增强，但要全面实现AI模型的本地化部署仍面临挑战。通常，语音识别、图像分类和实时翻译等对响应时间敏感的任务，由端侧NPU或CPU处理，将延迟控制在100ms以内以提升用户体验。而如大语言模型推理、图像生成和多模态分析等高计算密度任务，则更适合由云端GPU集群完成。
无论是边缘计算节点还是云端AI任务，除了GPU算力外，充足的缓存支持同样不可或缺。大容量数据中心级SSD在存储性能、数据吞吐量和可靠性方面发挥着关键作用，直接影响AI训练与推理的效率和成本。以PB级训练数据集为例，具备百万级IOPS的SSD可将数据加载时间压缩至秒级，避免GPU因等待数据而闲置，同时支持多模型并行运行，满足A/B测试和灰度发布等典型AI部署场景。
铠侠CD9P系列SSD专为云端AI计算设计，符合PCIe 5.0、NVMe 2.0及NVMe-MI 1.2c标准，顺序读取速度可达14.8GB/s，随机读写性能分别达到2,600KIOPS（QD512）和750KIOPS（QD32），为高负载AI任务提供了坚实的存储保障。
此外，铠侠还推出了LC9系列SSD，容量高达245.76TB，可协助企业处理PB级数据，实现基础设施的现代化，从而更好地支持生成式AI和机器学习应用，为云边端协同部署提供更多可能性。
端侧AI的演进速度远超预期，100 TOPS以上的算力已不再是稀有配置，越来越多的AI任务可在本地完成。同时，边缘计算的成熟与模型压缩技术的突破，也推动了AI在端侧和边缘设备上的快速部署。随着ONNX、TensorFlow Serving等框架不断完善，云端、边缘与端侧的协同配合日益成熟，为AI应用提供流畅体验。
未来，AI的部署将不再局限于“本地或云端”的二元选择，而是基于任务特性、网络环境与数据隐私要求等多维度因素进行动态调度的智能系统。无论AI应用部署在何处，高性能、高可靠性的存储解决方案始终是其运行的基础保障。在这一领域，铠侠凭借其在闪存与存储技术上的持续创新，正发挥着重要作用。