只“堆带宽”已不够用，AI存储逻辑正在改变

随着AI模型规模持续增长，推理过程中产生的KV Cache激增，单靠提升内存带宽来拉动系统性能的做法，已经不再像过去那样奏效。能够与计算单元快速交换数据，同时增加所需内存容量并高效存储和检索海量数据的技术变得日益重要。

三星电子DS部门存储业务部AE团队高级副总裁沈浩俊在2026年OCP全球峰会的演讲中提出，速度、内存扩展和数据持久性，正在成为AI基础设施的三大技术方向。

HBM继续迭代，HBM5与定制化方案同步推进

在速度方面，三星电子不仅正在准备第八代HBM——HBM5，还在推进为满足客户需求而设计的定制HBM、将内存垂直堆叠在计算芯片上的zHBM，以及在内存中处理简单计算的内存内处理（PIM）技术。这一系列布局表明，三星在HBM领域的竞争策略正从单一的速度竞赛，转向更贴近客户实际需求的多样化方案。

CXL让内存“活”起来，与AMD联合展示扩展方案

在内存可扩展性方面，三星将重点押注在CXL技术上。CXL是一种高速接口技术，能够连接CPU、GPU和内存等设备，从而灵活扩展和共享原本在现有服务器中被占用的内存资源。三星计划利用配备DRAM的CXL内存模块（CMM-D）和内存池化技术，让多个计算系统能够根据需要共享内存资源，弥补大规模AI推理过程中单个服务器内存容量不足的问题。

在本次活动中，AMD和三星电子联合展示了一种基于CXL的内存扩展解决方案，通过将AMD的计算平台与三星的CMM-D连接，演示如何在AI基础设施中灵活扩展和管理内存容量。

SSD不止于容量，QLC与FDP提升数据持久化效率

在数据持久化方面，三星电子将新一代企业级SSD、四层单元（QLC）和灵活数据放置（FDP）技术作为核心抓手。其中，QLC技术通过在单个NAND闪存单元中存储4位数据来提升SSD的存储容量；FDP技术则根据数据特性高效排列SSD内部的存储位置，从而减少写入操作，提升性能并延长使用寿命。三星计划通过这些技术，提高AI学习和推理过程中产生的大规模数据的存储容量和处理效率。

从组件供应到联合设计，三星拓展合作边界

值得关注的是，三星电子的合作模式也在发生变化。公司不再局限于提供独立的存储组件，而是在客户AI系统开发的早期阶段就共同设计产品，并在真实环境中验证。三星计划利用“三星MAX实验室”和开源联盟，支持全球客户和合作伙伴在商业化前阶段测试下一代存储技术。