在近日举办的2026世界人工智能大会（WAIC 2026）上，人工智能产业的应用趋势与技术突破成为焦点。与往届聚焦模型参数竞争不同，本届大会更强调技术落地与系统综合能力，算力优化重心从单卡性能转向全栈系统效率，机器人应用场景从舞台展示延伸至工业车间与家庭服务，企业级AI则加速从试点走向规模化部署。这一转变标志着人工智能正从实验室迈向产业化的关键阶段，而数据存储技术的重要性在此过程中愈发凸显。
存储技术被视为制约AI发展的关键瓶颈。随着算力持续提升，数据中心面临存储容量不足、数据传输延迟、能耗成本攀升等多重挑战。训练阶段需要海量数据实时读取，推理环节依赖高频参数调用，而传统存储方案已难以满足AI系统对"存得下、读得快、稳得住"的核心需求。在此背景下，闪迪在WAIC 2026上展示了覆盖云-边-端全场景的企业级存储解决方案，通过高密度、大容量、高可靠性的SSD产品矩阵，为AI数据价值释放提供硬件支撑。
针对数据中心差异化需求，闪迪推出"计算密集型"与"存储密集型"双线产品策略。面向大模型训练场景的SANDISK® SN861 NVMe SSD采用PCIe® Gen 5接口，提供16TB容量与微秒级延迟，其随机读写性能较前代提升40%，每瓦特IOPS指标优化30%，特别适合需要高频数据调用的AI推理服务。该产品通过NVIDIA GB200系统认证，并支持灵活的每日全盘写入次数配置，5年质保期内可保障关键任务工作负载的稳定性。更值得关注的是，其全容量版本搭载的FDP功能可将写入放大降低50%，显著延长SSD使用寿命。
在存储密集型场景中，闪迪UltraQLC™平台展现出技术突破性。基于BiCS8 QLC CBA NAND架构的SANDISK® SN670 NVMe SSD单盘容量达256TB，较传统方案提升8倍，同时保持每秒数GB的持续读写速度。该平台通过定制化控制器与系统调优技术，在保障AI数据湖建设所需性能的同时，将单位容量成本降低60%，为海量非结构化数据处理提供经济高效的解决方案。展会现场演示的AI数据准备流程显示，该方案可使数据加载效率提升3倍以上。
边缘计算与终端设备的存储需求呈现爆发式增长。闪迪推出的SANDISK® iNAND® MC EU721嵌入式驱动器专为移动智能设备设计，采用QLC UFS 4.1接口，在保持旗舰级读写性能的同时，将存储密度提升25%。该产品已通过主流移动平台认证，可支持本地化AI模型运行所需的实时数据处理需求。在车载领域，首款车规级UFS 4.1产品SANDISK® iNAND® AT EU752采用TLC NAND技术，耐久性指标达到行业标准的3倍，其-40℃至105℃的工作温度范围可满足自动驾驶系统在极端环境下的可靠运行。
从云端训练到终端决策，AI应用正形成完整生态闭环。闪迪提出的"全域存储"理念强调，数据需要在云-边-端各层级间高效流动：边缘设备负责实时感知与初步处理，云端进行全局模型训练与优化，终端设备则执行轻量化AI任务。这种架构对存储系统提出跨场景兼容性要求，闪迪通过统一的技术架构与接口标准，确保数据在不同层级间无缝迁移。展会现场展示的智能工厂案例中，机械臂控制、质量检测、物流调度等系统均采用闪迪存储方案，实现毫秒级响应与99.999%的可靠性。
随着AI应用向纵深发展，存储技术正从幕后走向台前。本届WAIC上，多家科技企业负责人表示，系统级存储优化已成为提升AI投资回报率的关键因素。闪迪展示的全栈存储解决方案，通过硬件创新与系统级调优相结合，为破解AI规模化落地难题提供了新思路。当算力与数据形成良性互动，人工智能这棵智慧之树必将结出更丰硕的产业果实。
