在AI從云端加速走向端側的浪潮中，存儲正從傳統介質升級為系統級關鍵能力。在日前CFMS|MemoryS 2026峰會上，江波龍推出了SPU（存儲處理單元）、iSA（存儲智能體）、HLC（高級緩存）及新一代高速存儲介質PCIe Gen 5 mSSD等系列新品，以數據分層精細化與軟硬件協同方案，平衡AI時代性能與成本，構建端側AI存儲系統競爭力。
在接受證券時報等媒體采訪時，江波龍副總裁、企業級存儲事業部總經理閆書印，公司副總裁、嵌入式存儲事業部總經理黃強解讀了當前存儲行業整體趨勢，端側AI存儲產品設計思路，以及公司全鏈條供應鏈布局能力。
端側AI存儲變局
近期谷歌推出TurboQuant技術，宣稱可實現約6倍內存節省、推理速度提升8倍。相關消息也引發了行業與資本市場對存儲技術效率升級的關注，并帶來一定的短期市場情緒波動。
閆書印向證券時報記者表示，行業內圍繞AI存儲效率優化的相關技術持續探索，若能實現落地突破，將進一步推動端側AI應用場景的規?；占?。
相較于短期波動，存儲市場長期的供需走勢仍是行業關注焦點，有存儲主控廠商預計至少持續到2027年，但閃存市場機構最新預測，存儲產品的價格已經歷了連續三個季度大漲，預計2026年第3季度開始漲幅將逐漸收斂，具體產品線上價格會有一些分化。
面對行業周期與價格走勢的多元判斷，江波龍方面認為，依托技術創新提升AI存儲效率、拓展應用場景，依舊是產業發展的核心主線。
據介紹，隨著AI技術持續向端側滲透、各類智能終端應用不斷走向成熟，整個行業對存儲的性能、架構與協同能力都提出了更高要求。正是端側AI的快速落地，對傳統存儲架構提出了全新的技術挑戰與需求變革，也成為江波龍針對性布局產品技術的核心切入點。
軟硬件協同
與云端AI聚焦面向GPU的專業化存儲服務不同，端側AI則圍繞高性能容量、SiP系統級集成封裝、定制化服務三大核心需求展開，對存儲的要求與過往標準存儲生態存在本質區別。
閆書印表示，隨著AI技術的不斷發展，傳統的數據分層模式正在發生改變。除了冷、熱數據劃分，如今溫數據場景日益凸顯。針對這一變化，江波龍推出SPU存儲處理單元、iSA存儲智能體以及HLC高級緩存技術，實現智能調度功能，并與生態合作伙伴進行聯合調優，深化軟硬件協同優化。
與常規SSD主控芯片不同，SPU是面向智能存儲架構打造的專用處理單元，芯片基于5nm先進制程工藝打造，單盤最大容量達128TB，可以有效平衡容量與成本難題。SPU核心具備存內無損壓縮、HLC高級緩存技術兩大能力，大幅節省SSD容量和成本，還能通過HLC技術實現溫冷數據下沉至SSD，節省近40%的 DRAM容量需求。另外，疊加iSA可智能化調度能力，可在端側落地異構硬盤，兼容SLC、QLC多種閃存架構。
據介紹，KV緩存溫數據通常存于本地SSD，平衡容量與訪問速度是端側AI存儲的重要方向。
“過往存儲行業中，硬軟件體系并沒有進行類似精細化數據識別和分層管理。在當前內存成本高企背景下，通過對數據進行區分識別，優化高頻數據調度，能夠有效提升閃存的訪問速度。”黃強表示，依托軟硬件協同、嵌入式集成存儲優化，提升全鏈路存儲運行效率，已成為行業共識的核心發展方向。
在生態合作方面，江波龍與AMD基于銳龍AI Max+395處理器的智能體主機開展聯合調優，實現397B模型本地部署，DRAM占用降低近40%。另外，嵌入式存儲領域，江波龍與紫光展銳聯合驗證，4GB DDR搭配HLC后，20款App啟動僅851ms，實現接近6—8GB DDR體驗，有望降低終端成本。
提升供應鏈能力
隨著端側AI趨勢對于存儲廠商系統化能力與定制化服務提出了更高要求，江波龍推出定制服務Foundry模式，突破傳統存儲單一升級瓶頸，實現全方位綜合提升。該模式覆蓋芯片設計、硬件設計、固件軟件、封裝工藝、工業設計、自動化測試、材料工程、生產制造等全產業鏈核心環節，其SiP能夠將SoC、eMMC/UFS、LPDDR、WiFi、藍牙、NFC等多類芯片集成于一顆封裝內。
黃強介紹，江波龍憑借在主控芯片的設計能力、軟件設計能力以及SiP（系統級封裝）等高端封測能力，構成全鏈路的存儲能力，可應對未來端側AI多元化、定制化需求。
“我們一方面依托中國工程師和供應鏈優勢，夯實國內本土化產品落地；另一方面依托海外生產基地，實現核心技術成果低成本快速復制，降低海外制造難度，貼近全球終端市場，發揮區位與成本優勢?！秉S強透露，公司對未來海外發展充滿信心。
談及與上游存儲原廠的合作，閆書印向證券時報記者強調，江波龍的優勢就在規模化，能夠長期與上游廠商保持較好的合作關系和信譽度。
“規模化對存儲產業很重要。伴隨著AI帶來存儲供應關系變化，這意味著當資源緊缺周期內，原廠資源一定會傾斜更有競爭力的領域和客戶。我們在發揮自己原有優勢的基礎上，持續加大產品創新，這也是企業的重要戰略。”閆書印表示。
