为AI构建新一代存储架构
生成式AI技术的发展正以前所未有的速度演进。从初期的文生图、文生视频，逐步演进到如今的智能体AI，具备一定程度的自主行为能力，甚至向更高级的物理形态AI迈进。这一领域的发展呈现出爆发式增长，也使存储解决方案在AI数据中心与AI工厂中的角色愈发关键。铠侠迅速响应市场变化，近期推出一系列基于BiCS FLASH™闪存技术的创新产品，包括高容量SSD、带宽光互联SSD和1亿IOPS SSD。
SSD在AI中的核心作用
当前AI基础设施的构建主要依赖于GPU及其配套的存储支持方案。HBM（高带宽内存）能够高效发挥GPU性能，但其高昂的成本、较高的发热量以及功耗限制了其广泛应用。相较之下，系统中使用的DRAM虽然在容量方面具有一定优势，但受限于物理原理，其制程微缩已接近极限，在有限空间内难以实现性能的进一步提升。
在此背景下，NAND FLASH开始在AI基础设施中承担更关键的职能。铠侠的BiCS FLASH™ 3D闪存技术，为下一代AI存储架构提供了灵活、可扩展的解决方案。例如，通过SSD与GPU之间的直接数据交换，有助于缓解HBM扩展瓶颈。此外，将SSD部署在GPU附近，缓存数据湖的部分内容，可以减少GPU访问远程数据的频率，从而提升整体效率。
铠侠根据不同应用场景的需求，开发了多个SSD技术方向。其中，LC9系列拥有245.67TB的超大容量，适合作为生成式AI所需的向量数据库存储介质，代表了企业级和数据中心级SSD的发展趋势。
为满足GPU对高带宽和高并发处理能力的严苛要求，铠侠联合NVIDIA推出GP系列SSD，结合XL-FLASH存储级内存与全新控制器，目标实现1亿次每秒输入输出（IOPS），创下SSD性能的新高峰。
铠侠还推出了宽带光互联SSD，通过采用光纤接口替代传统的电气连接方式，将计算单元与存储单元之间的通信距离从40米扩展至100米，实现计算与存储的物理解耦，为资源分配优化提供了更多可能。
未来存储技术的发展方向
第九代和第十代BiCS FLASH™技术采用了“双轨并行”策略。第九代BiCS FLASH™结合CBA（单元级堆叠）技术和成熟的产线，确保产品供货的稳定性与可靠性。而第十代BiCS FLASH™则聚焦于进一步提升容量与性能，借助332层的高密度堆叠结构，实现了更高的位密度。
第三代XL-FLASH™则属于存储类内存（SCM）产品线，具备接近内存级别的读写速度和NAND闪存的数据非易失性优势。该技术显著降低了延迟，延迟水平低于BiCS FLASH™的10%，能够实现极高的IOPS性能，满足生成式AI对存储的极致需求。在GTC2026与CFMS2026展会上，铠侠发布的GP系列SSD正是基于XL-FLASH™技术。
此外，铠侠还致力于推进KIOXIA AiSAQ™软件的升级。这是一款开源工具，允许RAG（检索增强生成）技术直接在SSD上进行数据搜索，无需将全部索引数据加载至DRAM，从而缓解DRAM容量压力。该软件不局限于铠侠硬件产品，任何存储设备均可借助该开源方案提升AI处理性能。
在整体硬件发展趋势中，DRAM与CPU的晶体管数量增长已受制于摩尔定律的放缓，发展进入瓶颈阶段。相比之下，由于3D NAND堆叠结构的独特优势，NAND闪存及SSD仍有持续演进的空间。
铠侠的目标是通过高效且经济的存储方案，实现AI性能的显著提升，并推动SSD在数据中心的广泛应用，以适应AI时代不断增长的需求。随着AI数据中心逐步向AI工厂演进，企业将从数字化转型迈向生成与消费Token的新阶段。而每一次AI运算的背后，铠侠的存储解决方案都将成为坚实支撑。凭借高容量、高带宽、高IOPS的多样化存储技术，铠侠已为下一代AI存储基础设施绘制出清晰蓝图。