铠侠推出多维创新存储方案，助力AI基础设施升级
生成式AI正以前所未有的速度演进，从最初生成图像和视频，逐步扩展到智能体AI领域，具备一定的自主性，并在向更高级的物理AI迈进。这种迅猛的发展趋势，使存储系统的优化在AI数据中心和AI工厂中变得尤为关键。面对这一需求，铠侠迅速响应，近期推出了一系列基于BiCS FLASH™闪存技术的创新存储产品，涵盖高容量SSD、带宽光互联SSD以及1亿IOPS SSD等。
SSD在AI架构中的核心地位日益凸显
当前AI基础设施主要围绕GPU构建，而为GPU提供数据支持的存储方案则成为系统设计的关键。高带宽内存（HBM）虽能有效提升GPU性能，但受限于成本高、发热量大和功耗高的问题，难以广泛部署。相比之下，系统DRAM具备更高的容量，但由于制程技术接近物理极限，容量和性能提升空间受限。
在此背景下，NAND闪存正逐步成为AI基础设施中不可或缺的存储介质。铠侠的BiCS FLASH™闪存技术，通过灵活且可扩展的架构，为下一代AI存储系统提供了充分的技术储备。例如，将SSD直接连接至GPU，能够有效突破HBM在扩展性方面的瓶颈。此外，将SSD部署在GPU附近，可作为数据湖的缓存层，减少GPU跨网络访问数据的次数，从而提升整体运算效率。
为应对训练、推理、RAG等AI应用场景的多样化存储需求，铠侠从多个维度开发了不同类型的SSD解决方案。其中，LC9系列SSD具备245.67TB的存储容量，是业内领先的高密度产品之一，广泛应用于生成式AI所需的向量数据库存储，体现了企业级和数据中心级SSD的发展方向。
为了满足GPU对高带宽和高并发访问的需求，铠侠与NVIDIA联手，结合XL-FLASH存储级内存和全新控制器，推出了GP系列SSD，其目标性能达到1亿IOPS，成为目前SSD领域性能的巅峰之作。
宽带光互联SSD是铠侠为适应AI数据中心发展趋势而设计的另一项创新技术。该方案采用光纤接口替代传统电气连接，将计算单元与存储单元之间的距离由40米扩展至100米，实现计算与存储的物理解耦，从而提高系统资源分配的灵活性。
闪存技术持续演进，推动AI存储边界拓展
铠侠同步推出的第九代与第十代BiCS FLASH™闪存产品，采用了双轨并行的开发策略。第九代BiCS FLASH™结合成熟工艺与CBA技术，确保产品稳定性与供应连续性；而第十代则专注于容量与性能的极致提升，通过332层高密度堆叠，显著增加单位面积上的存储密度。
第三代XL-FLASH™则属于存储类内存（SCM）产品线，其特性介于传统内存和NAND之间，具备接近内存的读写速度与NAND的非易失性。该版本实现了延迟的大幅降低，其延迟可控制在BiCS FLASH™的10%以内，为高IOPS表现奠定基础。在GTC2026与CFMS2026上，铠侠宣布的GP系列SSD正是基于此技术。
此外，铠侠还推出了KIOXIA AiSAQ™软件升级方案。该开源软件允许在SSD内部直接进行RAG检索，无需将索引数据完整加载至DRAM，从而缓解内存压力。该方案不仅适用于铠侠自身产品，理论上也可适配其他存储设备，为AI性能提升提供通用支持。
随着AI硬件生态的演进，传统存储介质正面临瓶颈。由于摩尔定律的放缓，DRAM和CPU晶体管数量的增长陷入停滞，而NAND闪存和SSD则因堆叠工艺的发展，仍能持续提升存储密度与性能。
铠侠致力于通过高效、经济的存储方案助力AI性能跃升，并进一步推动SSD在AI数据中心中的普及。随着AI数据中心逐步向AI工厂演进，企业正从数字化转型迈向Token的生产与消费。在每一次AI计算的背后，铠侠的存储解决方案始终提供着可靠支撑。通过高容量、高带宽、高IOPS等多样化存储产品，铠侠正在为下一代AI存储架构绘制全新的发展蓝图。