回望过去二十年的存储产业周期，大多是围绕企业级闪存的市场突破、容量与性能升级、价格波动以及应用普及展开。
而2026年要迎来的存储超级周期有明显不同，是源于AI计算体系的结构性变化——存储从幕后走向台前，成为影响AI大模型能力的关键变量。
并且，在最新的CES上，围绕AI硬件架构的讨论逐渐升温，随之而来的是主流存储厂商的股价暴涨。同样也在释放一个信号——以内存为核心的加速计算架构，正在逐步逼近物理与经济的双重边界。
HBM（高带宽内存）的重要性毋庸置疑，但在大规模、复杂化的推理环境中，问题来了——随着上下文长度持续增加、智能体应用数量增多，内存压力增大，HBM单纯靠堆叠更高层数的DRAM升级作为GPU/CPU的数据传输与存储助手，良率、成本和能耗压力也随之放大。
因此行业开始探索新方案，比如HBF（高带宽闪存），通过在GPU/CPU旁边堆叠上百层NAND，平衡容量和带宽，成为继HBM之后的第二容量助理。这些探索本身也已经说明单一内存难以支撑未来大模型数据规模的增长。
推理时代，决定效率的不只是算力
过去AI系统的主要矛盾集中在算力层面，通过不断堆叠GPU来提升性能。但随着模型规模和应用形态的变化，真正的瓶颈从算变成存，尤其推理场景表现得明显。
一方面，模型参数持续膨胀，MoE架构和大模型集群化成为常态。另一方面，长文本、多轮对话、智能体调用等应用形态，使推理阶段对上下文记忆的需求急剧上升，逐步形成以存代算的技术路径，并通过KV Cache实现。
KV Cache不直接参与模型计算，却决定了推理是否能够顺畅进行。当模型规模走向万亿参数、上下文窗口进入百万token时，HBM首先被上下文数据占满，而影响计算本身的速度。
以上背景下，更低成本、更大容量，同时具备高带宽特性的存储层开始被纳入新的AI计算框架。人们开始重新审视原本被视为中阶层级的存储方案——SSD的位置。
CES期间关于SSD的热门话题讨论也表明未来SSD不只是会承担数据读写和模型加载的角色，还将被引入更靠近GPU的数据通路中。这一变化，是2026年存储超级周期形成的重要起点。
企业级SSD成为AI推理的地基
与训练相比，推理对存储提出了更现实也更苛刻的要求，比如高频随机读写、持续稳定性能，以及极低的时延和抖动控制。这些需求，也是企业级SSD的优势。
新一代企业级NVMe SSD正是围绕这些场景进行设计。通过更高效的控制器架构、介质管理能力以及针对AI工作负载优化的数据路径，这类产品在高并发、低时延和持续性能方面逐步展现出系统级价值。
SANDISK® SN861 NVMe SSD
闪迪的SN861 NVMe SSD正是面向训练和推理环境打造的理想产品。SN861采用PCIe® 5.0接口，容量最高可达16TB，在带宽与随机读写能力上实现显著提升，能够满足大模型训练、推理及AI服务部署对高速访问和低时延的双重需求。
SN861还以稳定、低时延响应为设计核心，帮助关键业务在高负载下减少等待时间，提升整体运行效率。同时兼容NVMe 2.0和OCP 2.0规范，支持1 DWPD或3 DWPD，并提供5年有限保修，适配高强度、长周期的企业级应用环境。
此外SN861 E1.S形态已通过英伟达GB200 NVL72系统认证，用于加速计算场景，进一步体现其在先进AI平台中的适配能力。
SN861在新一代产品中还全面支持FDP（Flexible Data Placement）功能。通过降低写入放大，FDP有助于延长SSD使用寿命，并在复杂推理负载下保持更稳定的性能与服务质量。
最后
AI 驱动下，存储正在从幕后走向台前，转变为与算力协同的基础能力。所谓超级存储周期，不是简单的价格上涨或市场回暖，而是存储第一次真正成为AI时代计算体系中的关键变量。
