AI SSD是一款专为AI工作负载优化的高性能、大容量固态硬盘。该产物结合华为自研的多项核心技术，有望成为国产SSD突破的关键一步。
随着AI应用的加速普及，数据语料库从“纯文本”走向“多模态”，数据规模指数级增长，推理文本从“短序列”走向“多模态融合长序列”，AI推理体验进一步恶化。
华为公司副总裁、数据存储线总裁周跃峰在发布现场表示：“日益严重的‘内存墙’和‘容量墙’，成为AI训推效率和体验的关键瓶颈，这对IT基础设施的性能和成本都提出了巨大挑战，影响AI商业正循环。”
一方面，从数据采集来看，海量数据“存不下” 问题凸显。训练671B大模型需采集3.5PB数据，而全球互联网语料总量已从350PB（文本）暴涨至154ZB（多模态），传统存储介质难以承载如此庞大的数据量。另一方面，模型训练环节则面临 “训不动” 的困境。671B模型训练微调需要13.4TB内存，需168卡承载，无法在一体机运行，极大限制了模型训练的效率与灵活性。
此外，模型推理阶段“推得慢” 的问题同样突出。当前TTFT（首个Token输出所需时间）平均1000ms，是美国大模型的2倍，TPS（每秒输出Token数量）平均25 token/s，仅为美国大模型的1/10，缓慢的响应速度严重影响用户体验与业务效率。
因此，高性能的AI SSD逐步成为行业选择。但从全球范围看，海外厂商在SSD领域占据较大份额。TrendForce集邦咨询数据显示，在2025年第一季度，全球前五大公司级SSD品牌厂商依次是三星、SK海力士、美光、铠侠和闪迪。
中国存储容量增长快，但此前主要用机械硬盘HDD，先进存储技术相对滞后。不过，近年来随着华为、曙光、浪潮以及长江存储等厂商的发力，逐步走出了国产厂商自己的路径。
TrendForce集邦咨询分析师敖国锋对第一财经表示，当前服务器存储虽然仍以HDD（机械硬盘）为主，但AI场景下SSD的省电、高效、低运营成本优势显著，推动其渗透率快速提升。数据显示，2024年服务器存储方案中固态硬盘占比预计达9%-10%，到2028年AI服务器的SSD需求占比将攀升至20%。
尽管国内市场尚未大规模采用QLC大容量闪存，但他预测，未来国内市场将逐步用大容量QLC SSD替代HDD，推动存储产业完成从 “容量导向” 到 “性能与容量双优” 的转型。在此过程中，华为等公司的技术突破与生态构建，将进一步加速AI存储产业的成熟。
值得注意的是，在近日举行的中国2025中国算力大会上公布的数据显示，截至今年6月底，我国存力规模达1680EB，呈现出区域梯次布局、单机架密度提升、闪存渗透率提高的三大特征。
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? 荆文宣记者 许冠军 摄
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? 邓长贵记者 陈显富 摄
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