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　　闪迪公司副总裁兼中国区总经理蔡耀祥表示：“AI应用加速普及，智能手机与智能网联汽车持续发展，数据中心基础设施不断完善。这些都带来了日益激增的数据量和更为复杂严苛的工作负载，从而对先进闪存存储技术产生了巨大需求。闪迪长期深耕中国市场，持续聚焦本土多样化需求，依托于先进的垂直整合能力、一线的NAND技术积累与产能优势，面向多元应用场景提供创新型闪存存储解决方案。在企业级、消费级、客户端、游戏、移动端及嵌入式等多个领域，闪迪通过丰富的产品组合助力客户充分释放数据价值，在AI时代擘画一条清晰的高质量发展道路。”

　　移动端是AI能力下沉的重要阵地。闪迪此次展出的SANDISK®iNAND® MC EU721嵌入式闪存驱动器，是其首款基于QLC NAND技术的UFS 4.1存储解决方案。这款产品专为从主流到旗舰级的移动智能设备打造，基于先进的BiCS8 QLC 3D NAND技术，顺序读取速度高达4,500MB/s，顺序写入速度高达4,300MB/s（1TB容量规格）。该新品针对边缘AI与AR/MR/XR等创新应用进行了专门优化，能够赋能移动设备加速实现本地化AI数据处理，如实时翻译、智能影像处理和语音助手等功能。同时，该产品还集成了Advanced RPMB隐私加密、设备健康异常监测及HID碎片文件管理等功能，在保障高性能的同时确保设备长期使用的流畅体验。目前该产品已出样，提供256GB、512GB和1TB三种容量规格，预计将于2026年4月上市。

　　在汽车领域，智能网联汽车的快速发展使得单车存储系统的容量和性能不断提升，以满足自动驾驶、智能座舱等高负载应用场景的需求。闪迪此次也展示了丰富的车规级产品组合，致力于为新一代智能网联车提供有力支持。其中，SANDISK®iNAND® AT EU752 UFS 4.1嵌入式闪存驱动器是闪迪旗下首款采用UFS 4.1标准的车规级嵌入式闪存产品，专为智能网联汽车和软件定义汽车等新一代车载AI系统打造。它采用先进的BiCS8 TLC NAND技术，顺序读取速度高达4,300 MB/s，顺序写入速度高达4,100 MB/s（1TB容量规格），性能较前代产品提升超过两倍。容量扩展至1TB，让AI系统可以捕捉更多数据用于云端算法优化，同时为车载AI模型和未来软件更新提供充裕空间。

　　FDP（Flexible Data Placement）技术则提供了另一个优化思路。传统SSD写入模式会产生大量写入放大，影响性能，也缩短寿命。FDP通过优化数据放置，减少无效写入。7×24小时运行的AI环境里，这直接意味着更长的SSD寿命和更低的更换成本。SANDISK®SN861 NVMe SSD新一代产品的全部接口形式和全容量都支持 FDP功能。此外，该产品的U.2与E1.S两种外形规格版本已获得开放计算组织 (Open Compute Project，OCP)的0CPInspired™认证。

　　SANDISK® SN861 NVMe SSD的超低的延迟和非凡的响应速度，适合计算密集型的训练工作负载。PCIe Gen5接口加上16TB容量，能满足大规模训练集群的数据吞吐需求。参数万亿级的大模型训练，如果存储系统不能及时供给数据，GPU空转时间会成比例增加，整个训练集群效率显著下降。低延迟的直接价值体现在训练周期的缩短。参数万亿级的模型，训练可能持续数周。举个例子，如果存储优化能将整体效率提升5%，就能节省数天时间。商业竞争里，这意味着更快的模型迭代和更早的产品上市。

　　企业需要根据不同工作负载选择不同的存储组合。这听起来像是常识，但在实际执行中，很多企业仍然在用一刀切的思路配置存储。原因不难理解：单一存储方案的采购和管理更简单，IT团队的技能栈也更集中。但AI基础设施的特点是，算力投入巨大，任何效率损失都会被成倍放大。如果为了简化管理而牺牲效率，最终的TCO可能更高。GPU采购成本远高于存储，如果存储优化能让GPU利用率提升，这个优化带来的整体投资回报，可能超过存储本身的成本。从这个角度看，存储优化不是成本中心，而是价值放大器。存储层面的投入，能通过算力效率的提升被放大数倍。