摘要：根据业内数据，硅谷技术公司在存储上的投入，已经逼近算力预算的10%；而在国内，云厂商采购的存储设备，成本占到了数据中心总物料预算的40%。今年5月，全球五大NAND Flash厂商几乎同时宣布减产，直接把存储市场热度推上新高。

当AI成为所有企业的未来方向，存储，悄然从配角走到聚光灯下。

过去几年，大家谈AI，谈的是大模型、GPU、算法架构，很少有人关注背后的存储系统。但今天，情况正在改变。

根据业内数据，硅谷技术公司在存储上的投入，已经逼近算力预算的10%；而在国内，云厂商采购的存储设备，成本占到了数据中心总物料预算的40%。今年5月，全球五大NAND Flash厂商几乎同时宣布减产，直接把存储市场热度推上新高。

根子在哪？就在AI的快速落地。大模型训练数据量大、处理频繁，既要容量，也要性能。特别是AI推理业务不断增长之后，原本“够用就行”的存储架构，已经无法满足现实需要。

信通院发布的《2025存力发展报告》显示：我国存力总规模持续扩大，结构也在优化。闪存在外置存储中的占比，从2023年的25%提升到2024年的28%。山东、上海等地的新一代智算中心中，先进存储的比例达到了35%-50%。

显而易见，存储系统正在从“容量优先”走向“性能优先”。

AI训练离不开GPU，但GPU的效率，很大程度上取决于存储系统能不能“跟得上”。

AI训练的特点是数据量特别大，往往要存下PB级的原始数据、模型参数和中间结果。这时候存储系统不能“掉链子”，不然，GPU就只能干等。

而AI推理又是另一种形态：高并发、低延迟、实时响应。对存储的要求不只是容量，而是吞吐、带宽和可靠性都要拉满。

问题是，传统的数据中心存储，更多是为“冷数据”准备的——读取频率低、响应时间不敏感。而AI业务中，“热数据”占比越来越高，必须有更快的响应速度和更高的并发能力。

这也是为什么现在智算中心在设计时，会把存储系统视为“核心环节”。目标是减少GPU等待，提升整体训练效率。否则，再多的GPU，也只是“吃不饱”的摆设。

但这背后还有一个现实问题：能耗和成本。

AI集群功耗极高。美国能源部预计，到2028年，数据中心的用电量将占全国总电力需求的6.7%-12%。而大多数智算中心的运营成本中，电力和冷却占了一半。提升存储性能不能靠“堆料”，必须在功耗控制上做文章。

此外，企业在AI部署上本就预算紧张，存储设备价格上涨，可能直接影响整体项目推进。就像英特尔曾经推出的Optane傲腾内存，性能虽强、延迟极低，却因价格高昂最终退市。

这也让一个问题浮出水面：有没有可能找到一个兼顾性能、功耗与成本的存储解决方案？

面对AI时代的新挑战，平头哥交出了一份答案：镇岳510，一颗真正为AI设计的SSD主控芯片。

作为存储系统的“大脑”，主控芯片负责数据读写、错误修复、寿命管理，是决定SSD性能的关键。

镇岳510的表现，称得上“六边形战士”：容量大、时延低、带宽高、功耗低、寿命长、可靠性强，几乎在每一个维度都拉满。

这些技术背后，是平头哥对AI业务深度理解后的主动设计。比如，在写入机制上，通过“先确认再落盘”的策略，既提升了效率，也保障了数据安全——即使突然断电，也能恢复。

镇岳510不是单打独斗。平头哥已经和忆恒创源、得瑞领新等多家国内头部存储厂商展开合作，推出了基于镇岳510的全国产SSD产品，共同构建了一个从主控芯片到整机方案的“内循环生态”。

在国产化、高性能、低成本这三大关键词中，镇岳510正在成为国产先进存储的代表。

AI时代的到来，打破了存储只是“工具人”的旧印象。今天，真正高效的AI基础设施，必须是“算力+存力”的协同。

从算得快，到存得稳、取得快、用得省，整个产业链正在重新洗牌。过去是CPU驱动IT，现在逐步走向GPU+SSD共同驱动AI。

而像镇岳510这样的产品，不只是一个芯片，更是国产存储产业迈向高端突破的缩影。

未来的AI世界，不仅有大模型、超级算力，也需要足够强大的“存储地基”。而现在，这块地基，正在悄然夯实。

来源：老闫侃史