2024年11月20日，深圳鹏瑞莱佛士酒店二楼宴会厅举行了“智算引领 存储芯篇”——MTS 2025存储产业趋势研讨会。此次研讨会邀请了存储与AI领域的领军人物，共同探讨AI时代下存储技术的变革与挑战。慧荣科技CAS业务群资深副总裁段喜亭先生作为本次演讲嘉宾，分享了《AI数据效率，存储关键技术》主题演讲，并深入剖析了AI多模态时代存储技术所面临的四大核心能力。中国出海半导体网为您总结整理这部分的内容分享。
一、AI多模态时代与存储的关系
段喜亭先生在开场时通过视频展示了AI与存储技术之间的紧密联系，并强调了存储在AI领域中的基础性地位。他指出，尽管在AI产业中，存储技术相对较少被讨论，但它在AI的快速发展中发挥着不可或缺的作用。无论是大数据的获取，还是AI模型的训练与推理，存储技术在整个过程中都扮演着至关重要的角色。
随着AI技术不断深入，AI不再局限于单一数据模态，而是逐步进入多模态的阶段。单模态AI只能处理一种类型的数据（如文本或图像），而多模态AI则能够同时处理和分析不同类型的数据（例如文本、语音、图像、视频等）。段喜亭解释道，这一转变对存储技术提出了前所未有的要求，存储不仅要支持海量的数据流动，还要能够处理多种格式的复杂数据。
二、四大核心能力：AI与存储的挑战与应对
段喜亭在演讲中剖析了存储技术在AI多模态时代所面临的四大核心能力，这些能力将直接影响AI应用的效率与发展。
图：慧荣科技CAS业务群资深副总裁段喜亭认为存储在AI生态中有四大关键作用
1. 高容量存储：应对数据暴增的挑战
随着AI应用的普及，数据量呈现爆炸性增长。段喜亭指出，随着2024年每人每天的数据量达到10GB，预计到2034年，这一数据量将增加到100GB，而全球数据总量预计将超过200ZB。为了应对这一增长，存储设备的容量需求将不断扩大。AI深度学习、图像识别、自动驾驶等领域的应用需要大量的数据存储支持，存储技术必须具备足够的容量来满足AI应用的海量数据处理。
在这一背景下，QLC NAND（四级单元闪存）等新型存储技术的出现，为高容量存储提供了可行的解决方案。通过提高存储密度并降低成本，QLC NAND能够在满足大容量存储需求的同时，提高存储效率。
2. 数据安全：保障隐私与数据完整性
在AI多模态时代，数据安全问题变得愈加重要。段喜亭指出，随着边缘计算的普及，数据不仅仅局限于云端存储，还需要在各种设备之间传输与共享。AI应用中的数据往往包含敏感信息，如何保护数据隐私、确保数据完整性，将成为存储技术的核心挑战。
特别是在AI边缘计算中，数据可能涉及到智能终端、IoT设备等，如何确保数据在存储和传输过程中的安全性，成为存储技术发展的一大难题。段喜亭提到，在AI的应用中，存储不仅要提供高效的数据存取能力，还必须具备强大的加密和防泄露功能，以保证数据安全。
3. 数据效率：提升AI运算性能
段喜亭进一步阐述了数据效率在AI应用中的关键作用。在AI模型的训练过程中，存储技术必须具备高吞吐量、低延迟的特点，能够在数据输入输出过程中提供高效的数据流动。尤其是大语言模型（LLM）等先进AI应用，要求存储系统不仅能快速处理海量数据，还要保持数据访问的高效性。
对于AI领域来说，存储效率与数据处理能力密切相关。段喜亭表示，AI训练中的数据读取、写入的效率直接影响整个运算过程的速度和精度。因此，未来的存储技术将更加关注数据传输的高速化，尤其是在GPU、NPU等计算平台中，存储系统的性能将直接决定AI运算的速度。
4. 多模态存储：满足复杂数据格式的需求
随着AI技术的不断发展，单一的数据格式已经无法满足应用需求。段喜亭指出，AI技术正在迈向多模态的时代，存储技术必须能够支持不同类型的多模态数据。不同于传统的数据存储，AI多模态存储要求系统能够同时处理图像、视频、语音、文本等多种格式的数据。
例如，在自动驾驶领域，车辆需要实时处理来自不同传感器（如激光雷达、摄像头、雷达等）的数据，并将这些多模态数据进行融合与分析。存储技术需要提供高效的数据处理能力，确保不同类型的数据能够被快速存储、调取与分析。段喜亭强调，存储技术不仅要应对数据格式的多样性，还要保证存储效率和系统的高性能。
三、AI边缘计算：对存储技术提出的新要求
除了数据中心，AI边缘计算的快速发展也为存储技术带来了新的挑战与机遇。段喜亭指出，随着5G技术的普及，AI将逐步向边缘端扩展，存储设备需要在终端设备上实现高效、快速的数据处理。在边缘计算场景中，由于空间、功耗和成本的限制，AI存储设备必须具备轻量化和高效性，确保能够支持边缘设备的运算需求。
在边缘计算中，存储设备不仅需要提供本地存储，还需要与云端进行协同，完成数据的分布式存储与计算。这意味着存储技术需要具备低延迟、高吞吐量的能力，同时还需要支持分布式架构，以确保云端与边缘端之间的数据传输与处理高效、顺畅。
四、总结：AI多模态时代存储技术的发展趋势
通过此次演讲，段喜亭深入探讨了AI多模态时代存储技术所面临的四大核心能力，并分析了存储技术如何在大容量、数据安全、效率和多模态存储等方面不断创新和优化。在未来，随着AI技术的不断发展，存储技术将继续为AI的应用提供强大的支撑，成为推动行业创新与发展的关键力量。
慧荣科技在存储技术的不断进步中发挥了重要作用，尤其是在大容量、高性能和高安全性的存储方案方面，已经成为行业发展的重要推动力。随着AI多模态时代的到来，存储产业将面临更大的挑战与机遇，而存储技术的进步将直接影响到AI应用的广泛发展和普及。
演讲最后，段喜亭介绍了慧荣科技在AI存储领域的全面战略布局，其主要聚焦于数据中心、AI智能手机、AI笔记本和智能汽车四大领域，与全球顶尖CPU、GPU厂商合作，满足AI时代多样化需求。在数据中心，慧荣推出MonTitan SM8366 SSD主控，专为AI设计，性能提升20%，采用PCIe Gen5接口，已通过大语言模型验证。AI智能手机方面，UFS 4.1 SM2756主控提升功耗效率，电池续航增1.5倍，性能更优，支持AI应用更稳定。AI笔记本领域，SM2508 PCIe Gen5 SSD主控数据效率提升3倍，功耗降50%，性能提70%，预计12月量产。智能汽车领域，PCIe Gen4 SSD主控能处理多数据流，功耗降30%，获ASPICE和ISO认证，确保高可靠性和性能。慧荣科技致力于成为AI存储领域的一站式服务提供商，为全球及本地合作伙伴提供全面解决方案。
图：慧荣科技的AI存储全面战略图
总而言之，此次研讨会的成功举办，不仅让与会者深入了解了存储技术的未来趋势，也为存储产业的从业者提供了宝贵的思路与启示。AI与存储技术的融合，必将引领行业进入一个全新的发展阶段。
