如果說2025年是生成式AI大模型的“百家爭鳴”，那2026年將成為AI應用將在各行各業落地的“部署元年”。存儲需求逐步從通用型向高性能、低延遲的eSSD等產品演進，不僅推動存儲架構升級，也使得系統協同能力提升成為影響未來AI競爭的重要因素。

一、存儲行業進入重大轉型期

在MemoryS 2026峰會上，與會者普遍認為全球存儲行業的新一輪跨越已經到來，技術升級、產品系統協同能力、市場環境成為行業關注的三大焦點。

存儲從通用硬件轉向為AI定制的專用架構

高性能AI需求推動介質替代，QLC SSD在大容量市場加速替代HDD，同時定制化組件成為場景標配。

存儲產品從“單點性能”轉向“系統協同”

計算存儲技術可在存儲層完成數據預處理，CXL技術打破內存與存儲界限實現池化管理；同時，存儲軟件需與PyTorch等AI框架深度耦合，市場也更傾向采購集成化AI數據平臺，凸顯系統協同價值。

AI工作負載從云端延伸至終端，存儲需求分化明顯

應用場景從消費領域轉向數據中心和端側AI，市場需求增長最快是eSSD，其次需求強勁的是適配端側AI應用的各類嵌入式存儲產品，各類產品在容量、性能、功耗和安全性需要更高提升。

二、AgenticAI需要更全面的存儲系統

OpenClaw的橫空出世推動AI Agent的發展，以“龍蝦”為例，其能力已經從單輪問答升級為多輪任務規劃、長期記憶調用以及跨應用協同執行，AI Agent需要承載更大規模的KV Cache和上下文數據，其Token消耗量相比傳統對話式AI顯著提升，對云端eSSD的吞吐能力與容量、端側cSSD及嵌入式存儲的并發能力、響應延遲及持續寫入能力提出了更高要求。

AI Agent的新型訪問模式，要求存儲系統不僅滿足容量需求，更需要在低延遲、高并發以及QoS穩定性方面進行系統級優化。頻繁的狀態同步對隨機讀寫性能和低延遲提出更高要求，傳統慢速存儲甚至可能直接導致AI思考卡頓，影響智能體的連續決策。

在數據中心與端側AI場景中，存儲產品從單純的元件變成了AI基礎設施建設的核心參與者，eSSD與嵌入式存儲產品成為影響AI系統響應效率與用戶體驗的核心環節。

三、存儲是AI行業底層操作系統的基礎設施

在傳統架構中，CPU或GPU決定性能上限，存儲負責“跟上”；而在AI架構中，存儲帶寬與延遲開始反過來制約算力釋放效率。

在推理過程中，數據在存儲、內存與計算核心間的頻繁搬運形成“存儲墻”，KV Cache等中間數據的讀寫不僅帶來時延，能耗甚至超過計算本身。

隨著模型規模擴大和上下文長度增加，高性能存儲成本高且容量有限，行業開始通過分層存儲架構，將部分數據從HBM和DRAM下沉至eSSD進行管理，在控制成本的同時提升系統可擴展性，使存儲逐步從“數據倉庫”演變為支撐AI推理效率的數據引擎。

四、德明利AI+全棧存儲解決方案規模落地

AI浪潮下，存儲行業的競爭已從單一產品性能比拼，轉向存算深度協同。德明利立足于本地AI全棧存儲子系統的研發，依托“主控芯片+固件算法+場景適配”的全鏈路技術優勢，構建了整機級驗證與聯合調優能力，形成覆蓋消費電子、服務器、端側AI的完整存儲產品生態。

企業級存儲方案為AI訓練、推理、數據處理提供支撐

面向AI大模型和智算中心場景，德明利推出PCIe/SATA全系列企業級SSD與DDR5 RDIMM等高頻內存產品。TS3160型號的企業級SSD用于AI服務器多元部署，全容量覆蓋且高可靠穩定。企業級DDR5采用8位ECC機制+RCD架構，在帶寬、容量、穩定性與能效上表現突出。

端側嵌入式存儲場景滿足高端AI設備低功耗高性能需求

端側嵌入式存儲場景，LPDDR5/5X支持多Bank模式，數據傳輸速率高達8533Mbps，搭配DVFS動態調壓調頻技術，滿足高端AI設備低功耗高性能需求；eMMC、UFS系列持續迭代，可提供深度定制化與全場景方案。

依托高端制造與自有供應鏈優勢，德明利加快光明基地建設，實現系統級整合的可交付、可量產，加速在 AI數據中心、智能終端等場景規模化落地，全面夯實公司AI +全棧存儲解決方案的市場競爭力。