在AI從云端加速走向端側的浪潮中,存儲正從傳統介質升級為系統級關鍵能力。在日前CFMS|MemoryS 2026峰會上,江波龍推出了SPU(存儲處理單元)、iSA(存儲智能體)、HLC(高級緩存)及新一代高速存儲介質PCIe Gen 5 mSSD等系列新品,以數據分層精細化與軟硬件協同方案,平衡AI時代性能與成本,構建端側AI存儲系統競爭力。
在接受證券時報等媒體采訪時,江波龍副總裁、企業級存儲事業部總經理閆書印,公司副總裁、嵌入式存儲事業部總經理黃強解讀了當前存儲行業整體趨勢,端側AI存儲產品設計思路,以及公司全鏈條供應鏈布局能力。
端側AI存儲變局
近期谷歌推出TurboQuant技術,宣稱可實現約6倍內存節省、推理速度提升8倍。相關消息也引發了行業與資本市場對存儲技術效率升級的關注,并帶來一定的短期市場情緒波動。
閆書印向證券時報記者表示,行業內圍繞AI存儲效率優化的相關技術持續探索,若能實現落地突破,將進一步推動端側AI應用場景的規模化普及。
相較于短期波動,存儲市場長期的供需走勢仍是行業關注焦點,有存儲主控廠商預計至少持續到2027年,但閃存市場機構最新預測,存儲產品的價格已經歷了連續三個季度大漲,預計2026年第3季度開始漲幅將逐漸收斂,具體產品線上價格會有一些分化。
面對行業周期與價格走勢的多元判斷,江波龍方面認為,依托技術創新提升AI存儲效率、拓展應用場景,依舊是產業發展的核心主線。
據介紹,隨著AI技術持續向端側滲透、各類智能終端應用不斷走向成熟,整個行業對存儲的性能、架構與協同能力都提出了更高要求。正是端側AI的快速落地,對傳統存儲架構提出了全新的技術挑戰與需求變革,也成為江波龍針對性布局產品技術的核心切入點。
軟硬件協同
與云端AI聚焦面向GPU的專業化存儲服務不同,端側AI則圍繞高性能容量、SiP系統級集成封裝、定制化服務三大核心需求展開,對存儲的要求與過往標準存儲生態存在本質區別。
閆書印表示,隨著AI技術的不斷發展,傳統的數據分層模式正在發生改變。除了冷、熱數據劃分,如今溫數據場景日益凸顯。針對這一變化,江波龍推出SPU存儲處理單元、iSA存儲智能體以及HLC高級緩存技術,實現智能調度功能,并與生態合作伙伴進行聯合調優,深化軟硬件協同優化。
與常規SSD主控芯片不同,SPU是面向智能存儲架構打造的專用處理單元,芯片基于5nm先進制程工藝打造,單盤最大容量達128TB,可以有效平衡容量與成本難題。SPU核心具備存內無損壓縮、HLC高級緩存技術兩大能力,大幅節省SSD容量和成本,還能通過HLC技術實現溫冷數據下沉至SSD,節省近40%的 DRAM容量需求。另外,疊加iSA可智能化調度能力,可在端側落地異構硬盤,兼容SLC、QLC多種閃存架構。
據介紹,KV緩存溫數據通常存于本地SSD,平衡容量與訪問速度是端側AI存儲的重要方向。
“過往存儲行業中,硬軟件體系并沒有進行類似精細化數據識別和分層管理。在當前內存成本高企背景下,通過對數據進行區分識別,優化高頻數據調度,能夠有效提升閃存的訪問速度?!秉S強表示,依托軟硬件協同、嵌入式集成存儲優化,提升全鏈路存儲運行效率,已成為行業共識的核心發展方向。
在生態合作方面,江波龍與AMD基于銳龍AI Max+395處理器的智能體主機開展聯合調優,實現397B模型本地部署,DRAM占用降低近40%。另外,嵌入式存儲領域,江波龍與紫光展銳聯合驗證,4GB DDR搭配HLC后,20款App啟動僅851ms,實現接近6—8GB DDR體驗,有望降低終端成本。
提升供應鏈能力
隨著端側AI趨勢對于存儲廠商系統化能力與定制化服務提出了更高要求,江波龍推出定制服務Foundry模式,突破傳統存儲單一升級瓶頸,實現全方位綜合提升。該模式覆蓋芯片設計、硬件設計、固件軟件、封裝工藝、工業設計、自動化測試、材料工程、生產制造等全產業鏈核心環節,其SiP能夠將SoC、eMMC/UFS、LPDDR、WiFi、藍牙、NFC等多類芯片集成于一顆封裝內。
黃強介紹,江波龍憑借在主控芯片的設計能力、軟件設計能力以及SiP(系統級封裝)等高端封測能力,構成全鏈路的存儲能力,可應對未來端側AI多元化、定制化需求。
“我們一方面依托中國工程師和供應鏈優勢,夯實國內本土化產品落地;另一方面依托海外生產基地,實現核心技術成果低成本快速復制,降低海外制造難度,貼近全球終端市場,發揮區位與成本優勢?!秉S強透露,公司對未來海外發展充滿信心。
談及與上游存儲原廠的合作,閆書印向證券時報記者強調,江波龍的優勢就在規?;軌蜷L期與上游廠商保持較好的合作關系和信譽度。
“規?;瘜Υ鎯Ξa業很重要。伴隨著AI帶來存儲供應關系變化,這意味著當資源緊缺周期內,原廠資源一定會傾斜更有競爭力的領域和客戶。我們在發揮自己原有優勢的基礎上,持續加大產品創新,這也是企業的重要戰略?!遍Z書印表示。