AI应用正在悄然重塑技术生态格局，其变革速度远超多数人的预期。在刚刚落幕的CES 2025上，NVIDIA已将AI带入物理世界，推出了物理人工智能平台；Intel则一边强化AI能力，一边力推高性能边缘计算服务器，同时显著提升了车载智能的层级。
AI时代对数据的渴求日益增长。一套高性能大模型，轻松就能消耗30TB的企业级SSD。不仅如此，从AI PC到数据中心，从边缘计算到各类终端应用，存储容量的需求几乎都在成倍攀升。NAND Flash的需求量也随之水涨船高。而企业级SSD作为大规模AI应用最终落地的关键存储方案，其战略地位愈发凸显。
AI无处不在
将AI功能融入日常设备，已成为各大厂商全力推进的方向。无论是独立的GPU平台，还是集成iGPU与NPU的移动芯片，抑或是刚亮相的NVIDIA GB10，都能看到AI PC正在为各类应用场景挖掘更多可能性。特别是运行本地离线模型——游戏中的NPC、本地的AI助手，响应速度远优于依赖网络连接；即便在网络受限环境下，依靠AI PC自身的算力，文生图、图生图、信息整理等操作也能流畅完成。
要让离线模型覆盖足够丰富的功能，单个模型的体积少则几个GB，多则几十个GB。而且不同场景需要灵活切换模型，此时存储容量就显得格外关键。翻看近期发布的AI PC，32GB内存加1TB SSD已成为标配，若能在轻薄机身内塞入更大容量存储，产品竞争力无疑会更高。
举个具体例子，铠侠的BG6系列固态硬盘在AI PC场景下表现相当出色。它遵循PCIe 4.0和NVMe 1.4c规范，最大可搭载2,048 GB的BiCS FLASH TLC闪存，最小尺寸仅为M.2 2230。对AI PC而言，这意味着能将更多空间留给散热、便携设计或电池容量。
让云端更AI
回到开头所述，AI服务器与数据中心对存储空间的需求更为庞大。大语言模型、推荐系统、聊天机器人与AI深度融合后，产生的数据量不容小觑。这意味着数据中心不仅需要超大容量，还必须具备强劲性能，才能从容应对企业级数据密集型的各类高负载任务。尤其在模型训练阶段，SSD需为AI提供海量样本数据，训练过程中产生的日志、结果、临时文件也要高效、可靠地保存。样本量一旦增大，数据读取与处理性能便会成为瓶颈，此时PCIe 5.0 SSD便成为理想选择。
以铠侠CM7系列为例，这是一款高性能企业级双端口固态硬盘，也是市面上最早支持PCIe 5.0与NVMe 2.0的企业级SSD之一。它能充分释放GPU在推理运算中的数据吞吐性能，满足多GPU加载需求。更关键的是，CM7最大容量达到30.72TB，具备高吞吐量、高密度存储特性，非常适合大模型计算、大数据、深度学习加速、AIGC等AI场景。
另一款铠侠CD8P系列，则是兼顾性能与成本的优质选择。除传统2.5英寸版本外，还提供了前瞻性的EDSFF E3.S版，同样支持PCIe 5.0与NVMe 2.0。2.5英寸版最大容量也达30.72TB，顺序读取性能可达12,000MB/s，4K随机读取能力为2000K IOPS，应对AI数据加速绰绰有余。
不久前，铠侠还发布了新一代XD8系列PCIe 5.0 EDSFF E1.S固态硬盘。这是铠侠的第三代E1.S产品，符合PCIe 5.0（32 GT/s x 4）与NVMe 2.0规范，同时支持开放计算项目（OCP）的数据中心NVMe SSD v2.5规范。
整体来看，一个完整的AI训练流程几乎每个环节都离不开数据处理：数据收集、预处理、标注，AI系统的架构设计也围绕大规模并行数据处理能力展开。在这种环境下，若要充分释放多个GPU与CPU的性能，SSD的表现便成为关键。PCIe 5.0协议不仅带来更大的带宽，还引入了一系列新技术，确保数据交互的稳定与高效。随着PCIe 5.0在企业场景中逐步落地，相应的解决方案也日趋成熟。
从PCIe 5.0到CXL技术，从面向数据中心的EDSFF规范到融入移动端的M.2 2230规格，铠侠的企业级SSD已构建起相当丰富的存储方案矩阵。这些方案能够更从容地应对多样化的AI应用，让AI计算加速变得更加可靠、高效。
