AI 和高性能计算的发展，正迎来关键转折点。业界仍在孜孜不倦地追求 GPU 的强大性能，在这种情况下，存储解决方案必须紧跟步伐，应对日益先进的计算工作负载所带来的独特挑战。

　　行业的叙事重点已然转变。在下一代系统中，存储效率成为了衡量系统整体性能的重要因素。从增强的 SSD 架构到液冷技术的兴起，存储技术的进步将贯穿 2026 年和未来，并重新定义数据的访问和管理方式。

　　为帮助行业应对上述转型，Solidigm 总结了当前重塑 AI 数据存储格局的三大趋势。

　　趋势一：存储的发展必须与 GPU 算力齐头并进

　　当 GPU 变得日益强劲，存储的效率需要相应提升，在更高的性能要求与更低的功耗之间取得平衡。Solidigm 工程经理 Hardeep Singh 表示：“功耗至关重要。GPU 功耗的攀升，要求存储必须变得更高效，用较低的功耗维持高性能。”这给服务器内部和整个集群带来了很多的存储挑战。

　　在服务器内部，GPU 算力的持续增长让存储的性能瓶颈愈发凸显。原因有以下几点：首先，现代加速器消耗数据的速度超过了传统 NVMe SSD 的数据供给速度。在存储路径无法满足 GPU 数据需求的环节，将不可避免地带来系统性能的降低。

　　Solidigm 的 AI 专家们表示，这一挑战在集群层面会进一步加剧：为数千个 GPU 供给数据，需要大规模的 SSD 集群。这些集群需要能够提供极高的并行性，在读取密集型的 AI 工作负载下实现出色的磨损均衡，并且在 QoS 不会下降的前提下保持性能的稳定。

　　遗憾的是，存储并不是唯一的瓶颈。范围、规模以及与主机系统的交互都将受到类似影响。确保内部和外部网络能高效地将数据从存储端传输到计算资源将非常重要。

　　克服这些障碍的方法，在于存储解决方案的规模与扩展能力。我们应该不只关注单个驱动器的速度，还应该关注能够驾驭强大 GPU 需求的解决方案级能力。如前所述，相较于计算能力，存储效率才是系统性能的决定性因素。

　　谈及最近发布的 NVIDIA 推理上下文记忆存储平台（ICMSP），Solidigm AI 与生态系统营销总监 Ace Stryker 剖析道：“多年来，模型训练数据的激增吸引了大量的目光，但真正的爆发其实发生在由 RAG 数据与 KV 缓存（模型用于记忆用户交互的上下文）等趋势驱动的 AI 推理端。”他补充说，NVIDIA 的发布印证了这一点。Solidigm 凭借其领先的产品、稳固的伙伴关系和深厚的技术积淀，已准备好引领这场变革。

　　Ace Stryker 表示：“显而易见，通过 GPU 内存来管理所有内容是天方夜谭，而高性能 SSD 是正确的解决方案。”

　　趋势二：专用 AI SSD 演进，以满足 AI 存储需求

　　为支撑 AI 所需的海量吞吐，SSD 从被动的存储设备演变为了主动的计算参与者。SSD 架构正在经历着深刻变革，包括：

　　深度并行：重新设计控制器，为极高的随机读取 IOPS 服务，同时降低尾延迟峰值，避免 AI 训练停滞。

　　精简堆栈：进一步精简 PCIe 和 NVMe 堆栈，在数据路径中降低每微秒的延迟。

　　更智能的固件：先进的遥测和数据放置算法能够预取数据，并将其精确地部署在 GPU 需要的地方。

　　存储架构的演进还体现在其利用 SSD 不同特性的方式上。Solidigm 领导力叙事与技术布道总监 Scott Shadley 指出，SSD 一贯的低延迟性能，能够应对持续增长的数据访问需求，而将数据从 HDD 迁移至 SSD，则为实时 AI 应用提供了数据可用性保障。随着 SSD 逐渐转变为 AI 专用驱动器，SSD 的角色将不再局限于存储，而更像一种高带宽的内存扩展。

　　趋势三：液冷存储的兴起

　　我们预见，2026 年最重大的物理形态变革，将是向无风扇的液冷服务器环境的过渡。正如 Solidigm AI 与领导力营销高级总监 Roger Corell 所说，对于功率密度日益增高的环境而言，高效的散热管理至关重要；而在散热效率上，液冷比风冷要高出一个数量级。Solidigm 团队与 NVIDIA 率先推出了采用单面冷板技术的液冷 eSSD，这一合作是一个很好的范例。

　　这一物理形态转变的背后，有两大驱动力：其一，当 GPU / CPU 采用液冷后，传统风扇便失去了存在的必要；其二，随着存储功耗与性能的同步上升，传统风冷已力不从心。

　　液冷的采用，消除了服务器设计对于风冷的依赖。这使得 SSD 能在维持同等尺寸的前提下，释放出更高的持续性能。Solidigm AI 市场赋能与合作高级总监 Avi Shetty 表示：“借助远超风冷的散热效率，液冷技术让存储能够从容应对下一代 AI 系统在散热与密度上的严苛要求。”

　　借助全液冷的解决方案，我们得以摆脱传统风扇散热的束缚，从而更好地优化系统设计。这一改变赋予了设计更高的自由度，催生了密度更高的服务器形态，并加速了 SSD 从 U.2 等传统规格向 EDSFF 等新形态的过渡。

　　SSD：AI 的核心赋能者

　　展望 2026 年和未来，曾经算力为王的 AI 时代开始迈向一个更加均衡、整体的基础设施新范式。衡量一个系统性能的，不仅仅是 GPU 每秒万亿次的浮点运算，更是数据供给的效率。

　　Solidigm 关注的重点从未改变：我们专注于那些足以重塑 AI 数据存储及未来格局的开拓性理念与创新。我们期待与您携手，共同迈向一个存储扮演 AI 工作流程中主动、智能参与者角色的未来。