華為直指AI存儲器市場，將發布自研AI SSD

華為定于8月27日召開「AI SSD，加速智能經濟涌現」新品發布會，劍指AI存儲器賽道，計劃以技術創新推出大容量AI SSD，突破傳統HBM的容量限制。

在當前的AI存儲器領域，HBM占據重要地位 —— HBM是一種通過3D堆疊和超寬接口，實現極高數據傳輸帶寬的先進內存技術，通常直接封裝在GPU卡中。問題在于，傳統HBM受容量制約，難以滿足AI大模型等場景需求，HBM犧牲容量換取極致帶寬和能效的策略導致現有算力卡上HBM的容量比較有限。

華為將發布的全新AI SSD產品，可以有效滿足AI訓練推理過程中的超大容量和超強性能的需求，助力AI訓練推理、大模型部署。此舉將進一步強化華為存儲器在AI時代的競爭力，推動國產存儲生態發展。

隨著全球AI算力需求以每年200%的速度激增，傳統存儲架構正面臨前所未有的挑戰。HBM雖以3.6TB/s的帶寬成為GPU黃金搭檔，但其單顆容量上限僅為24GB，且每GB成本高達DRAM的5倍，導致千億參數大模型訓練成本突破千萬美元。更致命的是，HBM需依賴TSV封裝技術，全球僅三星、SK海力士掌握核心工藝，供應鏈安全風險陡增。

華為即將發布的AI SSD新品是其“以存代算”技術理念的核心硬件載體，旨在通過存儲架構創新突破AI推理中的“內存墻”瓶頸，降低對HBM的依賴。“以存代算”是技術理念，AI SSD是落地載體，共同構成華為應對先進制程限制的系統性解決方案。該技術通過將AI推理所需的矢量數據從DRAM內存遷移至SSD閃存介質優化計算效率，核心價值在于緩解先進制程限制（如華為受7nm制程制約）、降低對HBM/GPU的過度依賴，其本質是存儲層擴展（從內存到SSD），而非DRAM的替代品。

· 存算一體架構：在SSD主控芯片集成AI加速單元，實現數據存儲與預處理同步完成，減少80%的數據搬運能耗；

· 36層DOB堆疊工藝：突破傳統16層限制，單芯片容量達36TB，單硬盤容量提升至256TB，單位成本降低40%；

· CXL 2.0互聯技術：直接擴展GPU顯存，解決"顯存墻"問題，使A100 GPU利用率提升35%。 

這一技術組合使AI SSD在保持HBM級帶寬的同時，容量提升10倍以上，徹底改寫AI存儲的性價比公式。IDC預測，到2026年AI SSD將占據12%的NAND閃存市場份額，年復合增長率超60%。不過，這并非華為獨有技術，鎧俠、美光、英偉達等巨頭同步布局，華為因受美國制裁無法突破先進制程轉向系統級創新，是其布局該技術的特殊動因。