在过去的几年里，AI（人工智能）的发展可以说是惊人的。

每当我们提到AI的时候，大家的第一反应往往是那些令人眼花缭乱的算力和复杂的大模型算法。

有一个不那么显眼，却至关重要的角色，也在这场变革中悄然崛起，那就是存储行业。

最近，在一次行业峰会上，一位业内大佬的一句话令人深思：“AI的崛起，真正的赢家可能不只是那些算力供应商。”那么，这话到底是什么意思呢？

我们一起去看看。

想象一个场景：我们每天处理的数据量急剧增加，更多的视频、图片和足够让人眼花缭乱的虚拟现实体验。

这些都需要强大的数据处理能力。

仅仅有强大的处理器和算力是不够的，数据的存储和读取速度同样至关重要。

近年来，随着AI技术的不断推进，存储行业也迎来了前所未有的变化。

过去，提到存储，很多人会想到硬盘，机械硬盘和固态硬盘,SATA接口和M.2接口。

这些常见的词汇在今天的存储行业中已经不再是主角，现在主宰舞台的是更为先进的AI存储解决方案。

大模型训练需要处理海量的数据，而这些数据的快速、可靠的存储就成了重点。

接下来，我们要讲的是一个名为DeepSeek-R1的存储技术，它带来了深刻的变化。

在AI还未普及之前，大部分人认为AI应用需要昂贵的专业设备和庞大的计算资源。

DeepSeek-R1的出现打破了这一常规，它采用了更为先进的架构，极大降低了算力需求，同时又保持了高效的数据处理能力。

这意味着，更多的企业和个人用户可以享受到AI技术的便利，无需再担心高昂的成本。

忆恒创源的CEO张泰乐在峰会上明确表示，2025年将是全民AI的元年。

DeepSeek-R1引入了MIT开源协议，不依赖GPU，可以实现更灵活的本地部署，这无疑降低了AI技术的门槛，让更多人能够参与进来。

AI技术将变得像智能手机一样普及，这也让闪存技术变成了普及AI的重要基石。

再来看看数据。

截至2024年，全球服务器市场对于闪存的需求飞速增加。

2023年，服务器市场占比只有16%左右，到2024年已经飙升至30%。

究其原因，很多企业已经发现AI大模型对数据读写速度和带宽有极高的要求，传统机械硬盘已经无法满足这些需求。

存储行业的巨头们也开始对未来进行布局。

尽管机械硬盘价格便宜，但性能上的劣势逐渐显现出来。

测试数据显示，在AI数据收集、处理、模型训练等方面，机械硬盘的读写速度远远不及固态硬盘。

这使得企业不得不选择高性能的闪存解决方案，从而满足AI模型训练和推理任务的需求。

那么，是什么支持了闪存技术的不断进化呢？

答案是主控技术。

主控芯片是闪存设备的“大脑”，它决定了数据传输的效率与稳定性。

近几年来，存储行业在主控技术方面投入了大量研发经费，以提升闪存芯片的性能和能效。

比如，群联电子2024年的研发投入就高达30亿元，这种力度的资金投入毫无疑问为技术的提升提供了强力支持。

而联芸科技也开发出了新一代的主控芯片，通过优化算法，构建了高能效的主控平台。

这种技术创新不仅提升了数据传输速率，还降低了功耗，为AI时代的存储需求提供了超强的支持。

江波龙也是一位坚持技术自研的代表，他们在嵌入式存储和移动存储方面做出了巨大努力。

新品如UFS 4.1，自研主控芯片的应用，使数据读写速度达到惊人的4200MB/s和4350MB/s。

这些数据可能看上去枯燥，但它们意味着在我们使用智能手机、控制自动驾驶汽车时，会获得更快速和流畅的体验。

与其他高科技行业相似，存储行业也面临着成本和技术提升的双重挑战。

为了降低成本，企业开始着眼于提高堆叠层数，从以前的64层、96层逐步向128层甚至更高迈进。

这种技术的突破，不仅增加了单个闪存芯片的存储容量，也大大降低了成本。

三星和SK海力士等大厂已经开始布局300+堆叠层数的NAND产品，未来甚至有望达到400+层数，进一步降低成本和提升性能。

这些技术应用进一步推动了AI行业的发展，使得更多的人和企业能够享受到AI的便捷。

而在市场的应用方面，无论是服务器还是个人电子设备，新一代闪存芯片都已经展现了它们的强大性能。

随着AI对大模型要求的提升，使用闪存技术的存储设备已经逐渐成为主流。

未来已经扑面而来。

无论是在工作中还是日常生活中，AI技术都在逐渐渗透，而其背后的支撑力量——存储技术，也在快速发展。

那些不断创新和适应市场需求的存储企业，将在这场变革中笑到

即将到来的全民AI时代，不仅会改变存储行业的格局，更将深刻影响我们的生活方式。

每一个细节的进步，都是为了让科技更好地服务于人。

随着技术的不断提升，可以预见的是，我们将迎来越来越便捷和智慧的生活。

让我们拭目以待，未来在召唤，存储行业和AI的化学反应，必将产生更多令人惊叹的成果。

希望你能从这篇文章中收获不一样的视角，也许你会发现，原来存储和AI的故事竟如此精彩。