集成存儲破局，江波龍搶占端側AI存儲先機

【天極網DIY硬件頻道】3月27日，全球存儲產業鏈的精英們聚集在深圳,?共赴?CFM|MemoryS?2026?行業盛會。與會方在深度交流碰撞中，凝聚起一個產業共識：AI的戰場，正從云端“燒”向每一臺PC、每一部手機、甚至每一塊手表和眼鏡。端側AI規模化的落地，是對存儲性能的極致壓榨：高速、大容量、低延遲、小尺寸、定制化——這不再是錦上添花的選項，而是決定端側AI能否真正落地的關鍵所在。當AI的潮水涌向終端，一場存儲產業的升級變革已悄然開啟。

江波龍董事長蔡華波發表演講

在CFMS?2026的舞臺上，江波龍董事長蔡華波發表了題為《集成存儲探索端側AI》的主旨演講。與其說這是一場產品發布會，不如說這是一份面向產業變局的“解決方案白皮書”。江波龍試圖回答一個核心問題：在標準存儲產品無法滿足需求的“后摩爾時代”，如何通過“集成存儲”的模式創新與技術閉環，為海量端側AI設備“量身定制”存儲方案，從而穿越這場由AI引發的周期迷霧？天極網通過采訪江波龍副總裁、嵌入式存儲事業部總經理黃強以及江波龍副總裁、企業級存儲事業部總經理閆書印兩位高管，為大家帶來一手硬核信息。

一：新品與新定義——從“標準件”到“集成方案”的躍遷

本次峰會上，江波龍首次發布了其面向端側AI的全新存儲芯片SPU(Storage?Processing?Unit存儲處理單元)，以及配套的新一代高速存儲介質PCIe?Gen5?mSSD。這不僅是兩款產品，更是其“集成存儲”理念的硬件載體。

性能的重新錨定

與市面上標準化的SSD主控不同，SPU被定位為一款“為智能存儲架構打造的專用處理單元”。其核心突破在于兩點：超大容量與存內智能。

常規消費級SSD容量上限通常在8TB，而SPU支持的單盤最大容量達到了驚人的128TB。在訪談中，閆書印解釋，這并非單純追求數字，而是為了滿足端側AI催生的“溫數據”海量處理場景。“端側未來更多會出現溫數據的應用場景……他們彼此契合。”這意味著，SPU瞄準的是介于高頻訪問的熱數據和極少訪問的冷數據之間的、規模龐大的溫數據池，為本地化大模型提供了堪比硬盤的低成本“內存池”。

而“智能”則體現在其存內無損壓縮和HLC(高等級緩存)?技術上。SPU可實現平均2:1的數據壓縮比。這不僅直接節省了寶貴的存儲空間，更相當于變相提升了有效帶寬。HLC技術則允許將部分原本需放在昂貴DRAM中的“溫數據”智能下沉至SSD，從而“節省近40%的DRAM容量需求”。在訪談中，黃強用一個更直觀的例子說明了其價值：在AMD銳龍AI平臺的智能主機上優化后，可以運行高達397B的大模型，支持256K超長上下文(122B)場景，可將DRAM占用降低近40%。

形態的極限探索

與SPU配套發布的，是采用全封裝設計的新一代高速存儲介質PCIe?Gen5?mSSD。其保持20x30mm的超小尺寸，卻實現了最高11GB/s的順序讀取速度。面對PCIe?Gen5帶來的巨大散熱挑戰，江波龍沒有妥協于“大散熱馬甲”，而是將VC相變液冷散熱方案集成到mSSD上。實測數據顯示，其高效散熱方案將峰值性能維持時間提升至181秒，連續讀取容量達到1991GB，是常規方案的近2.5倍。

“這對于AI?PC這種應用場景，確實是一個很好的選擇。”閆書印在訪談中表示。這背后體現的，正是“集成存儲”對終端產品形態的深度理解：性能不能以犧牲設備的輕薄為代價。

應用場景的精準卡位

這些技術并非空中樓閣。AI?PC的KV?Cache高負載、AI手機的多模態實時處理、機器人的環境感知與決策、AI穿戴設備的全天候低功耗感知……這些場景對存儲的需求各異，但共同點都是“非標”。江波龍正通過軟硬件協同，為這些場景提供從芯片、產品到散熱的定制化集成方案。特別是對于新興的機器人市場，閆書印在訪談中表示，其存儲介質mSSD產品正是為“熱門的機器人賽道需求準備的產品”。

二：技術內核——“存儲智能體”如何重構成本與體驗

如果說SPU和mSSD是“硬”實力的展現，那么“存儲智能體”iSA與HLC技術，則是驅動這套硬件發揮最大效能的“軟”靈魂。這也是江波龍表示能“減少DRAM使用且不影響用戶體驗”的關鍵。

從“被動倉庫”到“主動管家”

傳統的存儲是“被動”的，主機要什么數據，它才去查找、搬運。而在端側AI時代，尤其是運行大模型時，動輒數百GB的模型參數和快速膨脹的KV?Cache(鍵值緩存)，對I/O延遲和帶寬提出了噩夢般的挑戰。

江波龍的解法是iSA(Intelligence?Storage?Agent，存儲智能體)。你可以將它理解為一個運行在存儲控制器上的“AI調度員”。它的核心工作，是對數據進行更加細致的識別，并分為熱、溫、冷數據，進行智能管理與預取。

“在之前的環境下，大家并沒有進行這樣的分類……目前在存儲內存成本高企的情況下，首先我們對數據進行區分識別，然后評估它的活躍度，來進行對于它存儲的處理。”?閆書印在訪談中如此解釋。

具體到技術，iSA通過MoE(混合專家)模型專家卸載、KV?Cache智能管理與智能預取算法，動態地將不急需的專家層或歷史KV?Cache從DRAM“卸載”到由SPU管理的、大容量的SSD存儲層中。當需要時，又能快速預取回來。這個過程對應用和用戶是無感的，但結果卻大幅降低了對DRAM容量和帶寬的依賴。

HLC高級緩存技術，成本與流暢體驗的完美平衡

這項技術的商業價值直指“降本”。在DRAM價格高企的當下，減少近40%的DRAM使用意味著巨大的BOM成本節約。這對于價格敏感的中端乃至入門級AI設備普及，意義重大。

江波龍通過4GB運存+HLC技術，實現達到甚至超過6GB常規運存的性能

但更深遠的影響在于，它改變了端側AI設備的性能范式。用戶獲得流暢AI體驗的門檻，不再僅僅與搭載了多少GB的物理DRAM強相關，更與存儲系統的整體智能調度能力深度綁定。江波龍在展臺上演示了基于紫光展銳平臺的方案：4GB?DDR搭配HLC技術后，20款App啟動響應時間僅851ms，接近6GB/8GB?DDR正常配置的水平。這為“用更低的硬件成本，提供相當的體驗”提供了可能性，正如黃強所言：“在降低內存容量的情況下實現與用戶相同的體驗。這是HLC技術的核心。”

三：模式與外延——從“端側”到“全場景”的價值延伸

江波龍的故事，不止于幾項炫酷的技術。其更深層的競爭力，在于構建了一套應對端側AI定制化需求的存儲Foundry模式，并開始思考技術的橫向遷移。

端側AI存儲的Foundry模式

面對AI手機、AI?PC、機器人、穿戴設備等千差萬別的需求，標準化存儲產品已力不從心。江波龍提出的“端側AI存儲產品Foundry模式”，覆蓋了從芯片設計、硬件、固件、封裝工藝、材料工程到生產制造的全產業鏈環節。

“我們通過深度協調、技術整合和能力開放，實現存儲產品從設計到交付的全鏈路定制化與高效化。”蔡華波在演講中這樣定義。這意味著，江波龍的角色從一個存儲模組供應商，轉變為一個能夠根據客戶具體場景(尺寸、功耗、性能、成本)，提供從芯片到成品一站式定制方案的半導體存儲品牌企業。

針對穿戴設備等對集成度要求極高的場景，其?SiP(系統級封裝)能力可將?SoC、Flash、DRAM、被動元器件等集成于一體，正是這種定制化模式的極致體現，滿足了?AI?眼鏡、手表等對空間要求極度苛刻的設備需求。除了高集成度的封裝能力，江波龍在核心存儲芯片設計上的實力同樣獲得國際合作伙伴認可。值得一提的是，閃迪全球產品高級副總裁Eric?Spanneut在本次CFMS演講中公開肯定了江波龍的技術與產品價值。其UFS?4.1產品搭載江波龍5nm?WM7400?主控芯片，在性能、功耗、耐久性等方面表現出色，同時優化成本、拓展產品覆蓋，為閃迪移動端存儲產品多元化應用提供了價值服務與有力支撐，充分體現了江波龍端側AI存儲Foundry的芯片設計能力。

端云優勢互補：智能存儲技術的跨域協同潛力

一個自然的疑問是：這套為端側AI打造的智能存儲技術，能否與云端形成優勢互補？

從技術原理上看，SPU支持128TB大容量，可以有效替代HDD，并為eSSD提供新的選擇，而iSA的數據智能分層理念和HLC的高效緩存管理，與數據中心面臨的“熱-溫-冷”數據分級存儲、降低內存數據庫成本等挑戰，在邏輯上高度相通。雖然端側與云端在規模、協議、生態上存在巨大差異，但“通過存儲側智能來優化整體系統效率、降低成本”的核心思想是具有普適性的，其構建的“存儲處理單元+智能體”的軟硬件協同架構，為未來向更廣闊的AI數據領域延伸埋下了伏筆。

結語：

江波龍早已跳出傳統存儲模組廠商的定位。在AI掀起的存儲產業巨浪中，它正憑借深度集成與端側?AI?存儲創新模式，開拓出一條差異化發展路徑：憑借在芯片設計(慧憶微主控、自研Flash芯片)、固件算法、先進封裝(元成封測)和材料工程上的全鏈路能力，以“集成存儲”為核心理念，緊抓端側AI?規模化落地的時代機遇，為市場提供核心的存儲解決方案與技術支撐。

其價值不僅在于推出幾款高性能產品，更在于為終端廠商探索出一條依托系統級創新，優化產品成本結構、提升整體性價比的可行路徑。在AI定義硬件的時代，存儲不再只是數據的“倉庫”，而應成為提升系統能效、決定體驗邊界的“處理器”。江波龍已然成為定義新一代智能終端存儲價值的關鍵參與者。

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