一、问题：真实世界数据洪流下，存储成为“物理智能”的关键短板 随着人工智能应用从文本、图像等内容生成，更走向自动驾驶、机器人、工业巡检等真实场景，系统需要持续采集、回放与训练高分辨率视频、3D点云及多传感器融合数据；不同于一次性处理静态数据，真实世界任务更依赖对连续时间序列的低时延访问、稳定吞吐以及高并发读写能力。业内普遍认为，如果存储性能、密度与可靠性上跟不上，训练效率、在线推理时延和系统扩展将遇到瓶颈，进而影响“物理智能”在复杂环境中的决策质量与规模化部署。 二、原因：接口代际、形态限制与能耗热密度叠加，倒逼存储体系重构 一是数据在计算节点与存储节点之间的搬运成本持续上升，传统接口与架构在带宽和能效上逐步逼近上限，难以匹配新一代加速计算平台的吞吐需求。二是数据中心追求更高的机架密度与单位面积产出，传统U.2等形态在容量堆叠与布线空间上受限，影响整体容量扩展与带宽利用。三是高性能与高密度带来功耗与发热上升，行业散热正从风冷向液冷加速演进，存储产品若缺乏结构适配，将拖累液冷系统的效率。四是面向真实场景的高频数据采集涉及隐私、工业数据与敏感信息，安全需求从“存储时加密”进一步延伸到“使用中保护”，对存储层安全机制提出更高要求。 三、影响：存储升级将重塑AI基础设施成本结构与生态竞争格局 在大模型训练、自动驾驶与机器人等任务中，存储子系统不仅决定数据加载与检查点写入效率，也直接影响集群可用性与能耗结构。性能与能效提升可缩短训练周期、降低单位任务电耗；密度提升有助于在有限机房条件下扩展数据规模与样本多样性；散热优化可提高液冷部署的收益与稳定性；安全机制增强则有望降低数据合规压力与泄露风险。由此，存储正在从“配套部件”转向“平台能力”，并成为服务器、整机与云服务竞争的关键环节。 四、对策：以“性能、密度、散热、安全”四条主线推进全场景方案 峰会现场，三星电子对应的负责人在主旨演讲中提出，面向“物理智能”时代的数据需求，公司将围绕高性能、高密度、散热管控与安全性，构建下一代AI服务器存储路线图。 在性能上，公司强调推进PCIe接口代际演进，以缓解系统内数据流动瓶颈。其披露计划推出PCIe Gen6固态硬盘PM1763，并通过纵向与横向扩展的控制器架构设计，25W功耗约束下尽可能释放接口能力，实现较上一代更高的I/O性能与能效。同时，公司表示正与生态伙伴共同推进PCIe 7.0及后续代际的技术储备与预研，以匹配未来平台升级节奏。 在密度上，根据高密度机架部署需求，公司提出基于超密集封装技术规划EDSFF方案，目标E3.L形态下实现256TB至512TB级单盘容量，并计划在2026至2027年间推动相关产品落地。该方向旨在突破传统形态的空间与容量限制，通过提升单盘容量与系统带宽，提高机架单位面积的数据承载能力与运营效率。 在散热上，随着功耗与热密度上升，液冷部署明显加快。公司展示了面向液冷优化的超薄形态思路，通过降低SSD厚度、改善与冷板的接触条件以减少热阻，从结构层面适配直接液冷趋势，并提出相关产品可用于新一代计算平台部署。 安全上，针对敏感数据在采集、传输与处理环节的风险，公司提出在存储层推进端到端安全框架。其介绍即将推出的PM9G3与PM1763将支持完整性数据加密（IDE）等机制，强调在尽量不牺牲性能的前提下，加强数据“使用中”的保护能力，完善对“机密计算”的存储侧支撑。 五、前景：从数据中心走向终端协同，存储将成为“端—边—云”一体化底座 值得关注的是，此次展示不仅面向服务器，也覆盖PC与移动端的产品路线。随着端侧推理与个人智能体应用兴起，个人电脑与移动设备对高性能、低功耗与大容量存储需求同步上升。公司在展区展示面向PCIe Gen5性能释放的QLC SSD，以及新一代低功耗内存LPDDR6等方案，意在覆盖从移动终端到服务器的不同算力层级。业内预计，未来“端—边—云”协同将更紧密：端侧负责实时感知与初步推理，边缘侧进行就近处理与低时延决策，云侧承担训练与全局优化。若存储体系能在接口、形态、散热与安全上实现统一演进，将有助于降低平台碎片化成本，提升部署效率与运行可靠性。
从生成式应用走向物理世界的智能系统，关键往往不在单点算力，而在数据能否高效、安全、低成本地流动与沉淀。存储作为连接算力与数据的底座，其接口演进、形态创新、散热适配与安全增强，正在成为下一阶段产业竞争的重要变量。能否在标准迭代与生态协同中把握节奏，将考验企业的技术积累与系统化布局能力。