9月23日，第五届GMIF2026创新峰会于深圳举行。本次峰会由深圳市存储器行业协会与北京大学集成电路学院联合主办，汇集全球存储原厂、主控芯片、封测、算力基础设施、汽车电子、AI应用、高校及投资机构等多方产业代表，围绕AI时代存储技术演进、产业趋势与落地应用开展深度研讨。
随着AI训练与推理需求快速扩张，存储产业的技术边界与应用场景持续拓宽。本届峰会立足存储行业，以Token经济为观察视角，重点探讨AI推理效率、企业级存储、云边端协同、产业资本及全球产业格局，集中展示AI浪潮下存储领域的新技术、新产品与新发展方向。
AI推理加速演进，存储产业迎来全新机遇
摩根士丹利执行董事颜志天指出，生成式AI与Agentic AI快速发展，模型权重加载、KV Cache、数据调度对AI基础设施提出更高标准。AI领域资本开支不断走高，存储在AI基建中的投入占比与战略价值随之提升，面对“内存墙”行业痛点，存储架构革新、先进封装与配套芯片迎来创新窗口期。
北京大学集成电路学院院长蔡一茂从AI推理架构切入，解读高带宽存储、多介质融合的发展路径。面对大模型推理对容量、带宽、成本的综合诉求，HBF高带宽NAND与多介质异构存储架构潜力巨大，依托HBM、NAND、RRAM等介质协同，能够为AI推理实现性能、容量、成本的平衡。
Agentic AI时代，存储原厂加快技术创新布局
在Agentic AI发展浪潮下，各大存储原厂加快技术迭代。三星电子副总裁、Memory 事业部首席技术官Kevin Yoon表示，Agentic AI带来Token规模暴涨，KV Cache 数据体量激增，倒逼存储在容量、带宽、能效层面升级。他介绍三星在Z‑NAND、PCIe Gen6 SSD、超大容量数据中心SSD的技术布局，提出依靠存储介质分层，高效承载KV Cache、模型权重等AI核心数据。
闪迪资深产品市场总监张丹指出，多模态、长上下文与智能体迭代让KV Cache持续膨胀，NAND Flash在AI基础设施的重要性进一步凸显。针对多样化AI工作负载，SSD 依靠灵活的数据分层复用提升数据利用效率，QLC高密度存储技术将在 AI场景得到更为广泛落地。Solidigm亚太区销售副总裁倪锦峰提到，伴随模型、Token数量增长，内存卸载、数据分层成为AI系统架构重要一环，高容量QLC SSD搭配高性能存储，可以为AI推理构建兼顾效率与成本的数据底座。
云边端协同，拓展AI存储多元应用空间
峰会围绕云边端协同展开充分交流。Arm全球存储业务负责人John Xavier Lionel 提出，AI推理涉及计算、内存、存储、数据搬运全链条，需要从系统层面整体优化。伴随小模型、量化技术、异构NPU成熟，AI将在云‑边‑端多级部署，本地存储需要承接模型权重、知识库与业务数据等更多任务。
慧荣科技AVP黄士德关注多智能体并发场景的存储痛点，不同AI任务对时延、服务质量、资源配置存在差异化需求，企业依托主控芯片与资源调度技术提升复杂负载下存储效能，完善企业级 SSD、服务器存储、车载存储、机器人存储等产品矩阵。佰维存储董事长孙成思表示，AI同时拉动数据中心、边缘、终端的存储需求：数据中心侧，AI训推带动企业级 SSD、服务器内存需求；AI PC、智能汽车、AR/VR、工业设备等终端，则推动存储走向小型化、低功耗、高可靠。佰维存储依托研发封测一体化优势，布局云边端全系列存储产品，依靠Mini SSD、超小嵌入式存储、宽温工业SSD等创新产品开拓AI新场景。
聚焦Token工厂，推进算存系统深度协同
联想中国基础设施业务群服务器事业部总经理周韬分享“Token工厂”理念。企业AI从验证走向规模化落地，高效、稳定产出Token成为行业重点，Token工厂通过顶层规划、数据治理、计算调优、安全管控，搭配训推资源池与软硬件协同，推动AI基础设施从单纯算力建设转向体系化运营。杰创智能首席智算架构师张帆探讨云‑算‑存一体化调度，通过算力、存储、软件平台协同，提升智算资源利用率；寅谱CTO熊巍聚焦大模型推理存储分层，依靠冷热数据智能调度，以SSD 承接推理数据，降低内存压力，提高Token产出效率。当前AI基础设施正推动计算、内存、存储、网络、调度软件深度协同。
跨领域融合，AI存储生态持续丰富完善
AI正加速渗透汽车、企业服务、机器人等领域，存储与AI应用生态加速融合。星河智联分享Agent架构在智能座舱与整车智能的实践；Dify介绍“工作流+Agent”模式，打通大模型、知识库与业务系统；并行科技展示MaaS多模型统一管理平台；芯展速阐述“以存强算”的系统思路；大数极限探索新型大容量机械存储架构；欧康诺针对PCIe 6.0 SSD与AI复杂负载，迭代存储测试设备，支撑新一代存储产品研发落地。
AI带来的海量数据生成、调用与流动，正在持续提升存储在计算体系中的重要性。数据中心对高容量、高带宽、高可靠存储的需求持续增长，AI PC、智能汽车、AI/AR眼镜、机器人等新兴终端不断打开新的应用空间，云、边、端共同构成AI时代更加丰富的存储需求。与此同时，HBM、HBF、NAND Flash、企业级SSD以及新型存储介质不断演进，主控、先进封装、测试验证与软件调度持续升级，不同技术路线围绕AI工作负载形成更加紧密的系统协同。这也验证了AI驱动下，存储产业，正在不断发生技术创新与产业变革。
(责任编辑：李冬阳)
