第五届GMIF创新峰会在深圳举办 聚焦AI时代存储产业协同创新

9月22日至23日，第五届GMIF创新峰会在深圳举行。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，汇聚存储原厂、主控芯片、存储解决方案、算力基础设施、人工智能应用等领域代表，围绕人工智能时代存储技术演进与产业链协同创新展开深度交流，为算存融合、场景落地搭建产业对接平台。

图：第五届GMIF创新峰会会场

深圳市存储器行业协会会长孙日欣在峰会上表示，GMIF自2022年创办以来已连续举办五届。峰会长期聚焦存储产业前沿趋势与产业链协同，打通存储上下游，联动人工智能算力与终端应用产业力量，持续开展技术交流、供需对接与资源整合，有力推动产业协同升级。

北京大学集成电路学院院长蔡一茂认为，大模型推理对存储容量、带宽和成本提出更高综合要求，HBF高带宽闪存以及多介质异构存储架构有望迎来更大应用空间。通过HBM、NAND、RRAM等不同存储介质分层协同，可在AI推理场景中实现性能与成本的最优平衡，为存储架构创新提供重要方向。

从产业与资本维度来看，生成式人工智能和智能体AI的快速迭代，大幅提升了数据读写、缓存与调度对基础设施的要求。摩根士丹利执行董事颜志天认为，存储在AI基础设施中的权重与价值持续提升，针对“内存墙”等行业痛点，存储架构革新、先进封装及配套芯片技术仍具备充足创新空间。

闪迪资深产品市场总监张丹表示，多模态、长上下文与智能体技术持续迭代，将持续提升NAND Flash在AI基础设施中的应用价值，依托高密度存储实现数据分层与复用，可有效提升数据利用效率。Solidigm亚太区销售副总裁倪锦峰提到，随着模型规模、Token词元数量与推理复杂度提升，内存卸载与数据分层已成为AI系统架构的重要组成，高容量QLC SSD与高性能存储结合，可为推理工作负载提供高效、低成本的数据支撑。业内普遍认为，行业正告别单一介质依赖，转向DRAM、HBM、NAND、SSD多介质分工协同的发展路径。

当前AI存储需求加速从云端向边缘、终端延伸。Arm全球存储业务负责人John Xavier Lionel表示，AI推理是涵盖计算、内存、存储和数据搬运的系统工程。随着小模型、量化技术与异构NPU快速发展，AI将形成云、边、端多层部署体系，本地存储将承载模型权重、知识库及应用数据等更多核心任务。

佰维存储董事长孙成思表示，人工智能全面拉动数据中心、边缘、终端三级存储需求。数据中心端，训练与推理业务持续带动企业级SSD、服务器内存需求增长；边缘与终端场景下，AI眼镜、AI PC、智能汽车及工业设备，更看重存储产品小型化、低功耗、高可靠与系统适配能力，企业需立足场景需求，精准推进产品定义、封装测试与系统级验证。

在AI基础设施效率优化方面，联想中国基础设施业务群服务器事业部总经理周韬提出“Token工厂”思路，通过数据治理、计算优化、安全管理与软硬件协同，提升基础设施利用率，实现Token稳定高效产出。杰创智能、寅谱等企业分别从算存一体化调度、冷热数据分层、SSD承载推理数据等角度，提出降低内存占用、压缩推理成本的可行方案。（汪奉）

编辑：杜少军

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