在AI从云端加速走向端侧的浪潮中，存储正从传统介质升级为系统级关键能力。在日前CFMS|MemoryS 2026峰会上，江波龙推出了SPU（存储处理单元）、iSA（存储智能体）、HLC（高级缓存）及新一代高速存储介质PCIe Gen 5 mSSD等系列新品，以数据分层精细化与软硬件协同方案，平衡AI时代性能与成本，构建端侧AI存储系统竞争力。
在接受证券时报等媒体采访时，江波龙副总裁、企业级存储事业部总经理闫书印，公司副总裁、嵌入式存储事业部总经理黄强解读了当前存储行业整体趋势，端侧AI存储产品设计思路，以及公司全链条供应链布局能力。
端侧AI存储变局
近期谷歌推出TurboQuant技术，宣称可实现约6倍内存节省、推理速度提升8倍。相关消息也引发了行业与资本市场对存储技术效率升级的关注，并带来一定的短期市场情绪波动。
闫书印向证券时报记者表示，行业内围绕AI存储效率优化的相关技术持续探索，若能实现落地突破，将进一步推动端侧AI应用场景的规模化普及。
相较于短期波动，存储市场长期的供需走势仍是行业关注焦点，有存储主控厂商预计至少持续到2027年，但闪存市场机构最新预测，存储产品的价格已经历了连续三个季度大涨，预计2026年第3季度开始涨幅将逐渐收敛，具体产品线上价格会有一些分化。
面对行业周期与价格走势的多元判断，江波龙方面认为，依托技术创新提升AI存储效率、拓展应用场景，依旧是产业发展的核心主线。
据介绍，随着AI技术持续向端侧渗透、各类智能终端应用不断走向成熟，整个行业对存储的性能、架构与协同能力都提出了更高要求。正是端侧AI的快速落地，对传统存储架构提出了全新的技术挑战与需求变革，也成为江波龙针对性布局产品技术的核心切入点。
软硬件协同
与云端AI聚焦面向GPU的专业化存储服务不同，端侧AI则围绕高性能容量、SiP系统级集成封装、定制化服务三大核心需求展开，对存储的要求与过往标准存储生态存在本质区别。
闫书印表示，随着AI技术的不断发展，传统的数据分层模式正在发生改变。除了冷、热数据划分，如今温数据场景日益凸显。针对这一变化，江波龙推出SPU存储处理单元、iSA存储智能体以及HLC高级缓存技术，实现智能调度功能，并与生态合作伙伴进行联合调优，深化软硬件协同优化。
与常规SSD主控芯片不同，SPU是面向智能存储架构打造的专用处理单元，芯片基于5nm先进制程工艺打造，单盘最大容量达128TB，可以有效平衡容量与成本难题。SPU核心具备存内无损压缩、HLC高级缓存技术两大能力，大幅节省SSD容量和成本，还能通过HLC技术实现温冷数据下沉至SSD，节省近40%的 DRAM容量需求。另外，叠加iSA可智能化调度能力，可在端侧落地异构硬盘，兼容SLC、QLC多种闪存架构。
据介绍，KV缓存温数据通常存于本地SSD，平衡容量与访问速度是端侧AI存储的重要方向。
“过往存储行业中，硬软件体系并没有进行类似精细化数据识别和分层管理。在当前内存成本高企背景下，通过对数据进行区分识别，优化高频数据调度，能够有效提升闪存的访问速度。”黄强表示，依托软硬件协同、嵌入式集成存储优化，提升全链路存储运行效率，已成为行业共识的核心发展方向。
在生态合作方面，江波龙与AMD基于锐龙AI Max+395处理器的智能体主机开展联合调优，实现397B模型本地部署，DRAM占用降低近40%。另外，嵌入式存储领域，江波龙与紫光展锐联合验证，4GB DDR搭配HLC后，20款App启动仅851ms，实现接近6—8GB DDR体验，有望降低终端成本。
提升供应链能力
随着端侧AI趋势对于存储厂商系统化能力与定制化服务提出了更高要求，江波龙推出定制服务Foundry模式，突破传统存储单一升级瓶颈，实现全方位综合提升。该模式覆盖芯片设计、硬件设计、固件软件、封装工艺、工业设计、自动化测试、材料工程、生产制造等全产业链核心环节，其SiP能够将SoC、eMMC/UFS、LPDDR、WiFi、蓝牙、NFC等多类芯片集成于一颗封装内。
黄强介绍，江波龙凭借在主控芯片的设计能力、软件设计能力以及SiP（系统级封装）等高端封测能力，构成全链路的存储能力，可应对未来端侧AI多元化、定制化需求。
“我们一方面依托中国工程师和供应链优势，夯实国内本土化产品落地；另一方面依托海外生产基地，实现核心技术成果低成本快速复制，降低海外制造难度，贴近全球终端市场，发挥区位与成本优势。”黄强透露，公司对未来海外发展充满信心。
谈及与上游存储原厂的合作，闫书印向证券时报记者强调，江波龙的优势就在规模化，能够长期与上游厂商保持较好的合作关系和信誉度。
“规模化对存储产业很重要。伴随着AI带来存储供应关系变化，这意味着当资源紧缺周期内，原厂资源一定会倾斜更有竞争力的领域和客户。我们在发挥自己原有优势的基础上，持续加大产品创新，这也是企业的重要战略。”闫书印表示。
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