AI发展驱动下的存储技术革新
生成式AI近年来发展迅猛，功能不断拓展，从最初的文本生成图像、视频，到如今逐步具备自主运行能力的智能体AI，正向更高级别的物理智能演进。这种技术的爆发式增长，也使得AI数据中心和AI工厂对存储系统提出了更高要求。面对这一趋势，铠侠迅速响应，推出一系列创新存储产品，包括超大容量SSD、带宽光互联SSD以及支持1亿IOPS的高性能SSD，其核心技术均依托于BiCS FLASH™堆叠式3D闪存。
SSD在AI架构中的核心作用
当前AI系统的构建主要围绕GPU及其配套的存储解决方案展开。HBM（高带宽内存）虽能显著提升GPU性能，但受限于成本高昂、发热和功耗问题，难以广泛部署。DRAM则提供了更大的容量支持，但由于制程技术接近物理极限，进一步提升面临挑战。
相比之下，NAND闪存在AI基础设施中的地位日益凸显。铠侠的BiCS FLASH™技术已在下一代AI存储架构中做好准备，提供灵活、可扩展的解决方案。例如，通过SSD与GPU之间的直接数据交换，能够有效突破HBM的扩展瓶颈。此外，将SSD部署在GPU附近，可缓存部分数据湖内容，减少GPU通过网络访问数据的频率，从而提升整体访问效率。
针对AI训练、推理、RAG及实际应用所引发的多维度存储需求，铠侠推出了多个SSD产品线。其中，LC9系列SSD提供高达245.67TB的存储容量，适用于生成式AI所需的海量向量数据库，代表了未来企业级和数据中心级SSD的发展方向。
为满足GPU对高带宽与高并发访问的需求，铠侠联合NVIDIA，融合XL-FLASH存储级内存与新型控制器，推出了GP系列SSD，目标实现1亿IOPS的性能表现，创下SSD性能的新高。
宽带光互联SSD技术的突破
铠侠推出的宽带光互联SSD是一项专为AI数据中心设计的技术突破。该技术采用光纤接口替代传统电气布线，将计算单元与存储单元之间的物理距离从40米扩展至100米，从而实现计算与存储的物理解耦。这一设计使得SSD与CPU可分别部署，便于根据负载动态优化资源分配。
未来闪存与存储技术方向
铠侠同步推出的第九代和第十代BiCS FLASH™闪存产品采用双轨策略，以实现技术演进与产品稳定之间的平衡。第九代BiCS FLASH™结合CBA（Cell Bit Assignment）技术与成熟制造工艺，确保产品供应的稳定性和可靠性。第十代则聚焦更高的堆叠层数和密度，通过332层结构进一步提升位密度。
第三代XL-FLASH™则是铠侠在存储级内存（SCM）领域的重点布局。作为具备近似内存速度与NAND非易失性特性的混合型存储介质，其延迟可降至BiCS FLASH™的10%以下，为生成式AI提供更强的性能支撑。GTC 2026和CFMS 2026期间发布的GP系列SSD，正是基于该技术实现的1亿IOPS性能。
此外，铠侠也在推进其KIOXIA AiSAQ™软件系统的升级。该开源软件允许RAG（检索增强生成）技术直接在SSD中进行数据检索，避免将索引数据加载到DRAM中，从而缓解存储压力。这套软件不限于铠侠产品，理论上可兼容多种存储设备，助力提升AI处理效率。
当前，AI硬件的发展面临诸多挑战。由于摩尔定律的放缓，CPU和DRAM等关键部件的发展逐步趋缓，而NAND闪存和SSD因具备堆叠结构优势，仍能持续提升性能和容量。
铠侠希望通过创新的存储方案，在不显著增加投资的前提下，推动AI性能的持续提升，并加速SSD在数据中心的普及。随着AI数据中心逐步向AI工厂演进，企业也将从数字化转型迈入生成与消费Token的新阶段。每一次AI运算的背后，铠侠的存储解决方案都在提供坚实支撑。凭借高容量、高带宽与高IOPS的多样化存储产品，铠侠正为下一代AI存储架构描绘出清晰的发展蓝图。