AI 时代下的存储市场，Arm扮演重要角色

我们现在正处在激动人心的AI技术变革的初期。一方面，它将从云端到边端带来广泛的计算需求；另一方面，随之而来的数据增量，也是行业不容忽视的重点。
 
据 IDC 预测，全球数据量将从 2024 年的 159.2ZB 增长到 2028 年的超过 384.6ZB。预计到 2028 年，37%的数据将会在云端直接产生，而其余数据会从边缘和终端产生。边缘数据的激增也带来了边缘处理性能、能效以及数据安全等方面的挑战。
 
作为一家领先的计算平台公司，Arm 正日益成为最普及的 AI 计算基础，并被广泛应用于从云到端数据触及的每个角落，包括服务器、存储控制器、智能网卡、边缘设备等，使得数据及 AI 处理能够灵活地部署在最合适的位置。
 
而在存储市场，Arm也拥有多年的经验，这也让其成为了足轻重的角色。
 
AI大潮下，存储变了
 
过去几年，大模型正在以前所未有的速度席卷每个行业，这是一个不争的事实。就连大模型本身其实也在发生翻天覆地的变化，给软硬件和系统厂商带来前所未有的挑战。
 
Arm物联网事业部业务拓展副总裁马健女士在MemoryS 2025中国闪存市场峰会的高峰论坛演讲中提到，在AI爆火以后，大家需要学的知识越来越多，因为AI时代技术的演进实在是太迅速了，现在这种演进主要聚焦在两个方向：探索和优化。
 

 
据马健介绍，探索是前沿基础大模型持续向AGI以及ASI方向挺进，比如说逻辑推理、多模态和物理AI等方面的研发与进展，这些探索带来的结果就是挑战算力的极限；优化则是为大模型全面部署而开始的模型精简、运行效率提升、行业定制化、垂直领域的优化，使大模型真正能够走入千行百业，适用移动端、边缘计算、云端部署的不同场景。
 
以今年年初席卷全球的DeepSeek举例来说，这个模型的推出对全球 AI 市场产生了深远影响：作为一种开放的创新技术，它不仅展示了 AI 在训练与推理过程中的优化潜力，还极大提高了大规模部署的效率，充分证明了模型能够在更低成本、更高效能的环境中稳定运行。这一成就对于推动 AI 在企业级应用和边缘计算领域的大规模应用具有重要意义。
 
“这种新的模型会不会催生更多为某个主流模型或者是神经网络来定制的AI加速器，或者是处理器，让AI未来的部署实现软硬件结合的系统性优化？这个是我们应该深思的领域。”马健补充说。
 
尽管关于未来的诸多假设尚未明确，但有一点毋庸置疑：随着 AI 计算需求的持续增长，云边端在对计算能力提出更高要求的同时，也对存储系统的性能、密度、实时性和功耗等方面提出了更严苛的要求。
 
在传统模式下，计算架构往往将存储和计算相对分离，存储设备仅仅承担数据存放的角色，数据需要在存储与计算节点之间频繁搬移，导致存储和计算之间的瓶颈。然而在 AI 时代，为满足数据实时分析、智能管理及高效访问等需求，将存储置于离计算单元更近的地方，或让存储本身具备计算能力，变得尤为关键。这样能够确保 AI 任务在最合适的位置得到高效执行。
 
另一个确定的事实是，释放AI价值的关键——AI 推理正在迅速从云端拓展至边缘端。“AI 不断赋予边缘设备越来越先进的智能性，尤其是大模型在边缘端的部署，使边缘设备胜任越来越重要的任务。”马健接着说。
 
在马健看来，与云端AI存储相比，边缘计算往往用于实时数据处理和现场决策，对存储的响应速度要求更高，必须保证毫秒级甚至更低的延迟。而且边缘设备通常部署在功耗受限、散热不佳和物理安全防护薄弱的环境中，因此，存储系统必须具备更高的节能性和稳定性，同时加强数据安全与隐私保护力度，乃至集成硬件加密引擎。
 
此外，存储系统还需支持更广泛的工作温度范围，并针对如汽车、机器人等具身智能系统，提供必要的功能安全支持与认证，以满足其独特的存储需求。
 
基于过去多年的积累，Arm正在为新时代的存储，做好了充分的准备。
 
AI 存储时代，Arm 全面布局
 
当被问及“Arm 在边缘智能的存储中，能扮演怎样的角色？”这一问题时，马健向半导体行业观察表示，Arm 在存储领域已深耕近 30 年，能为全球存储控制器和设备提供了高性能、低功耗、安全可靠的解决方案。
 
“迄今为止，基于 Arm 架构的存储设备出货量已经接近 200 亿，且每天都在增加约 300 万的出货量，其中包括云和企业级 SSD、车载 SSD、消费级 SSD、硬盘驱动器和嵌入式闪存设备。”马健接着说。
 
建立在过去的成绩之上，Arm 打造了丰富的 IP 平台解决方案，能够很好地满足边缘 AI 时代下对存储技术提出的核心要求。马健举例说：
 
1、Arm Cortex-R 系列实时处理器拥有最快的中断延时和实时反应速度，被广泛应用于诸多存储设备；
 
2、Arm Cortex-M 系列嵌入式处理器是后端闪存和媒体控制的热门选择，并支持自定义指令，客户可以针对独特 NAND 介质的深度优化来创造差异；
 
3、Arm Cortex-A 系列应用处理器以高吞吐量流水线设计、支持最高处理性能，同时拥有 ML 能力，数据处理软件和丰富操作系统的坚实生态支持；
 

 
4、Arm AE系列汽车增强处理器专为汽车和其他安全关键应用而设计，在满足高性能和低延时等严苛要求的同时，提供了全面的功能安全支持，帮助车厂和供应商达成ISO 26262 等汽车安全标准的合规认证。这些处理器也体现了Arm在车载、工控和机器人方面的持续投资和丰富生态，是未来车载和具身智能应用边缘存储控制器的理想之选。

5、支持每秒 2048MACs Transformer 原生加速的Arm Ethos-U AI加速器，也可以助力存储控制器本身变得更智能。 

6、此外，Arm还有为数据中心量身定制的 Neoverse。公司已开始看到 CXL (Compute Express Link) 方面的创新设计采用 Arm Coherent Mesh Network (CMN) 与 Neoverse 组合实现可“组成式”内存扩展，并融入近存储计算的理念，减少数据搬运。
 
“加上包括互连、mesh 网络、中断控制器、MMU 以及物理 IP 等系统 IP，Arm 能够高效满足 AI 时代不同存储设备的场景化需求。”马健表示。她总结说，作为未来边缘 AI 存储的基石，Arm 在存储领域有着诸多优势：
 
1、Arm 拥有丰富的经量产验证、高性能、高可靠、高能效的处理器，包括互连、mesh 网络、中断控制器、MMU 等在内的丰富系统 IP 和工具，广泛覆盖各类存储应用的需求；
 
2、Arm 在机器学习、矢量计算、安全、自定义指令和 CXL (Compute Express Link) 等方面重点投入，持续赋能下一代计算和存储的创新；

3、Arm 拥有强大且广泛的生态系统，能够帮助合作伙伴实现快速、简单且具有成本效益的产品开发。
 
此外，Arm 持续在 CXL 等产业联盟中推动存储接口发展，打破内存密度和带宽瓶颈的限制。而对于存储固件和软件开发，Arm 为合作伙伴提供业界最佳的软件开发工具来简化开发流程，从而加快开发周期，赋能合作伙伴挑战创新极限、构建最优化的存储系统。
 
打造生态，共建存储未来
 
除了在自身的硬件和软件上发力以外，Arm在生态上也投入了很多精力，这也是成就Arm当下地位的关键。公司在智能手机市场的大获成功，正是这种运营思路的具象化体现。
 
在存储市场，Arm的生态布局步伐也未曾放慢。
 
据介绍，基于 Arm 架构的平台正被行业领先的存储企业广泛采用，以优化其存储解决方案。例如，Solidigm 公司最新发布的 122TB PCIe SSD Solidigm™ D5-P5336 ​显著提升了 AI 数据中心的能效、存储密度和性能，其存储控制器采用 Arm Cortex-R CPU，有效提升了读写的实时性和延时确定性；慧荣科技 (Silicon Motion) 面向 AI PC 的 SM2508 主控芯片采用了 Arm Cortex-R8 与 Cortex-M0，在能效和数据吞吐上实现了突破，其 SM2264XT-AT 是业界首款车用 PCIe Gen4 主控芯片，通过增强的虚拟化来支持混合关键性工作负载对数据的访问，并可节省 30% 的能耗。
 
放眼中国大陆市场，Arm 也积极与本土的存储器生态链企业合作，通过创新技术和成熟的解决方案推动存储行业的发展。马健表示，得益于 Arm 在存储领域强大的生态系统，包括佰维存储、忆芯科技、大普微、江波龙、特纳飞、联芸科技、得一微电子、英韧科技等众多存储领域的合作伙伴，都广泛采用 Arm 技术打造主控芯片或 SSD 方案。
 
她以 Arm 和江波龙的合作为例说道，作为一家全球领先的半导体存储品牌企业，江波龙基于 Arm Cortex-R CPU 打造的XP2300、ORCA 4836 以及 UNCIA 3836 固态硬盘，凭借其大容量与高性能的优势，广泛应用于AI PC、服务器、云计算、分布式存储及边缘计算等多个应用场景，满足 AI技术的本地化部署需求。
 
“Arm 架构融合了高性能和低功耗特性，同时具备开发效率高、固件移植便捷及部署灵活等优势，这使得我们的合作伙伴在开发产品时，无需顾虑底层通用技术，从而更好地聚焦于满足行业客户的需求和打造差异化产品。”马健强调。
 
她重申，凭借前沿的技术实力、丰富的生态布局、深厚的存储行业积累，Arm 正继续引领技术创新，赋能 AI 时代的未来存储。得益于 Arm 计算平台从云端到边缘侧的领导地位，包括 OEM 厂商和相关软件开发者在内的合作伙伴都在积极与 Arm 合作，Arm 也将继续发挥生态方面的优势，携手生态伙伴，通过安全、高效的Arm计算平台，构建 AI 时代计算与存储的新未来。