存储突围：国内企业级SSD的进击与变局

随着AI应用从实验室走向大规模落地场景，AI推理需求大幅增加，市场对高效能存储设备的需求远超预期。企业级SSD作为数据中心存储的核心载体，正成为AI推理基础设施中的关键环节。国内企业级SSD厂商凭借技术自研能力的提升和供应链的逐步完善，在这一轮需求增长中迎来重要发展窗口期。

 一、性能与成本的双重考验：AI推理驱动企业级SSD升级

AI推理与企业级SSD的关联，需要从推理工作负载的存储特征来理解。与训练阶段不同，推理更强调低延迟、高并发和能效比，这对存储系统的设计提出了新的要求。

在容量需求方面，大语言模型的上下文窗口从早期几千token扩展至百万token级别。为了存储长上下文、模型参数、KV缓存以及通过RAG技术接入的企业私有数据，系统/AI推理基础设施需要大量存储空间。企业级SSD凭借高容量特性，特别是QLC技术可实现单盘数十TB容量，成为满足这一需求的关键载体。

在性能要求方面，AI推理需要实时响应，对存储的随机读写性能和延迟要求极高。企业级SSD相比传统HDD和消费级SSD，具有更高的IOPS和更低延迟，能快速读取模型参数、向量数据库数据，并高效处理KV缓存的读写请求。
在架构层面，AI推理通常采用分层存储策略：热数据优先存储在高速内存中，冷数据或超出内存容量的部分则卸载到企业级SSD。这种分层架构依赖企业级SSD作为扩展存储层，以平衡性能与成本。

在可靠性方面，AI推理服务需要长期稳定运行。企业级SSD具备更高耐久性、更长平均无故障时间以及完善的数据保护机制，能够确保数据在长时间运行中的完整性和可靠性。

正是基于上述需求，国内企业级SSD厂商纷纷加快产品迭代。

 二、从闪存颗粒、主控芯片到成品，国内厂商加速跑马圈地

当前，中国企业级SSD产业链已形成从闪存颗粒、主控芯片到模组制造、系统集成的完整布局。2026年以来，多家厂商在技术研发、资本运作和生态建设方面取得重要进展。

长江存储作为国内3D NAND闪存的核心供应商，为全球合作伙伴提供3D NAND闪存晶圆及颗粒，嵌入式存储芯片以及消费级、企业级固态硬盘等产品和解决方案，广泛应用于移动通信、消费数码、计算机、服务器及数据中心等领域。官网显示，长江存储企业级SSD产品包括YMTC PE522、YMTC PE511、YMTC PE501等。今年5月，长江存储母公司长存集团启动IPO辅导，业界认为，这不仅是企业自身发展的里程碑，更是国产存储芯片产业自主可控、全球竞争力提升的重要标志，有望对资本市场、产业生态产生深远影响。

大普微是国内知名的企业级SSD主控芯片设计、SSD产品及存储方案提供商。今年4月，大普微正式在深圳证券交易所创业板挂牌上市，成为中国首家登陆资本市场的专注企业级SSD领域的企业。在产品技术层面，大普微完成了从PCIe 3.0到PCIe 5.0的产品代际演进，产品矩阵覆盖SCM、TLC与QLC等关键存储层级。其R6060 QLC系列企业级SSD基于自研PCIe Gen5控制器DP800和3D eQLC NAND Flash打造，当前落地容量已达122TB，平台最高容量更可扩展至245TB，顺序读带宽达14.5GB/s，顺序写带宽为4GB/s，能够满足AI训练和推理过程中对高速数据存取的需求。

平头哥半导体通过自主研发的镇岳510主控芯片正式进军企业级SSD市场。今年3月，平头哥半导体宣布镇岳510累计出货量已超50万片，成为近期国内出货量最高的主控芯片之一。目前，镇岳510已在阿里云多个核心业务规模上线，忆恒创源、得瑞领新、佰维存储、长江万润等多家存储厂商基于该芯片推出存储产品。主控芯片的规模化出货，为国内企业级SSD厂商提供了更多元的供应链选择。

得瑞领新业务涵盖存储控制器设计与封测、模组设计与量产等核心环节。该公司向全球半导体观察表示，其旗舰产品D8436/D8456系列基于自研PCIe 5.0主控，顺序读写达到14.2/10.5GB/s，4K随机读写突破3400K/1150K IOPS，读延迟低至55μs。得瑞领新指出，针对有深度优化需求的场景，公司推出了D8436SP系列，从固件层对主流AI推理框架和云原生架构做了深度适配。针对推理场景中海量数据存储带来的成本压力，得瑞领新布局了D8433系列QLC SSD。

英韧科技产品矩阵覆盖多场景AI存储需求。在高性能通用领域，其洞庭-N3系列基于PCIe 5.0接口，采用TLC NAND闪存，顺序读取速度超过14.6GB/s，随机读取性能达3.5M IOPS，适用于原始数据收集、数据清洗等兼顾顺序与随机读写性能的场景。针对大容量需求，洞庭-N3Q系列采用QLC NAND闪存，容量点包括16TB、32TB、64TB，通过硬件加速和新型ECC算法攻克QLC技术瓶颈，适合AI训练、冷数据存储等场景。在极致性能方面，洞庭-N3X系列采用XL-Flash或SLC NAND存储介质，搭配自研主控芯片，读延迟低至13μs，写延迟低至4μs，随机写入性能达1600K IOPS，专为AI推理、KV缓存、向量数据库等低延迟、高并发场景设计。

铨兴科技已构建起覆盖PCIe 4.0/5.0的企业级产品矩阵，形态覆盖U.2、E1.S，单盘最高容量达122TB，同时提供高性能TLC、超高密度QLC及高耐久缓存型产品。在存算协同方面，铨兴科技已推出“铨兴添翼AI超显存融合解决方案2.0”，基于自研AI SSD与智能调度算法，实现SSD同时作为高性能硬盘和GPU外部显存池，支持KV Cache复用、长上下文缓存与MoE参数卸载。该方案使本地设备可运行千亿参数大模型，推理成本降低90%，并发性能提升50%。

紫光闪芯是新紫光集团于2024年成立的企业，其发布的企业级固态硬盘产品系列覆盖数据中心、人工智能、边缘计算等应用场景。在2026年5月新紫光集团创新峰会上，紫光闪芯展示了企业级旗舰PCIe 5.0 SSD产品，搭载长江存储颗粒的E5200系列以及即将发布的适配SK海力士颗粒的E5300系列，形成国产加国际双产业链产品布局，主打高性能、大容量和高能效比。紫光闪芯还推出了基于PCIe 4.0的E4600/E4700企业级SSD产品系列，这两款产品强调高性价比和安全性，支持国密算法，覆盖数据中心、运营商、金融行业客户。未来，紫光闪芯还将面向AI大模型厂商、AI科技企业及AI数据中心推出企业级122TB QLC SSD产品。

 三、挑战与破局：国内企业级SSD厂商的攻守之道

在AI带来的国产化机遇方面，国内企业级SSD厂商普遍持积极态度。有厂商指出，尽管面临系统性技术挑战，但这也正是实现技术突破、定义行业标准的历史机遇；也有厂商认为，存力基础设施增速明显滞后于算力增长，存算失衡的结构性矛盾日益突出，这为本土存储企业提供了明确的发力方向。

然而，机遇与挑战并存。综合多家厂商的观察，AI训练和推理场景对存储的挑战主要体现在以下几个方面。

在性能层面，训练要求高带宽和稳定写入性能，推理要求极低读延迟和超高随机读IOPS，产品必须在顺序读写和随机读写两个维度上都达到顶尖水平。更深层的问题是，当前数据搬运速度远低于计算单元的处理速度，搬运能耗却大于计算能耗，存储与计算分离的架构已成为GPU性能瓶颈。同时，随着Agentic AI时代的到来，长上下文持续增长、多Agent并发执行、KV Cache规模爆炸式增长，对存储系统的容量和带宽形成了前所未有的压力。

在成本层面，全部使用高性能TLC SSD会导致成本过高，构建“热数据（TLC）+温冷数据（QLC）”的分层存储架构成为必然选择。此外，存力基础设施增速明显滞后于算力增长，存算发展失衡的结构性矛盾日益突出，企业级SSD厂商不仅要解决单个产品的性能问题，还要应对存力供给与算力需求之间的结构性缺口。

在系统协同层面，SSD需要与GPU、CPU紧密配合，通过优化数据路径减少数据搬运延迟，存储主控需要理解上层AI工作流意图。在可靠性层面，任何一次因SSD故障导致的服务中断或推理延迟飙升，都可能造成巨大经济损失。客户对总体拥有成本的敏感度也越来越高，厂商需要通过系统级优化帮助客户降低运营成本。

针对上述挑战，国内企业级SSD厂商已展开系统性布局，并在未来战略上各有侧重。

得瑞领新围绕“精准匹配、分层应对”展开产品规划。其旗舰产品D8436/D8456系列已实现PCIe 5.0下的高性能指标，能效比相比上一代提升超过70%。在前瞻性技术储备方面，得瑞领新的下一代PCIe 6.0主控已进入设计阶段，预计2028年实现量产，并在主控中预埋了“存算协同”的硬件加速单元。供应链方面，得瑞领新采用多工厂生产模式，并向代工厂输出生产、测试标准，同时持续适配长江存储等国产颗粒。

紫光闪芯依托新紫光集团平台优势，已构建起从云到端全场景闪存产品矩阵，并快速形成了固件研发、AI存储算法、芯片设计、整机系统测试等核心能力。面向未来，紫光闪芯正在规划和开发全栈的企业级和PC级QLC产品，以满足AI应用对高性能、大容量、低延迟、高能效比的主流需求。在供应稳定性方面，公司依托集团全产业链布局，具备稳定的上游供应和下游生态体系。

铨兴科技制定了清晰的三阶段未来规划。2026年，推进PCIe 4.0/5.0规模化放量，高性能TLC与高密度QLC双线并进，实现面向边缘与企业的多规格小尺寸覆盖。2027年，开展PCIe 6.0预研与原型开发，带宽目标提升至约28,000MB/s，并推出512TB级QLC超大容量产品，支撑EB级AI存储集群建设。2028年，推出AI加速卸载型eSSD，支持向量检索、数据预处理等能力硬件化，深度参与AI存算协同架构演进，推动存储从“数据层”向“AI计算协同层”延伸。

英韧科技则将战略重心放在下一代AI SSD的技术突破上。其下一代PCIe 6.0 AI SSD性能目标为10M IOPS，并融合NVMe与CXL双协议，实现带宽和性能的翻倍。英韧科技的目标是通过支持GPU Direct等技术，让SSD绕过CPU直接与GPU进行数据交换，将AI SSD置于算力主链路，减少搬运环节，成倍提升效率。同时，AI SSD将与HBM、DRAM协同构成智能多级缓存体系，从系统层面实现“以存储性能替代部分对昂贵算力/内存扩容需求”的效果，显著优化TCO。

综合来看，国内企业级SSD厂商正从单一硬件供应商向系统方案提供商转型。无论是通过分层产品矩阵满足AI全场景需求，还是通过存算协同架构突破“内存墙”限制，抑或通过AI SSD重新定义存储与GPU的协作关系，各家厂商都在以不同路径推动存储从传统数据承载层向AI关键协同层演进。在AI算力需求激增和国产化替代的双重驱动下，具备核心自研能力、完整产品矩阵和系统级创新能力的厂商，有望在这一轮产业变革中占据有利位置。

结 语

AI推理需求的爆发正在重塑企业级SSD市场格局。国内厂商在容量、性能、分层存储架构和可靠性等方面取得了长足进步，部分领域已具备与国际厂商竞争的能力。随着PCIe 6.0、CXL等新技术的成熟，以及QLC在AI场景中的规模化应用，中国企业级SSD厂商有望在下一个技术周期迎来发展机会。