9月23日，第五届 GMIF（Global Memory Innovation Forum全球存储器行业创新论坛）2026 创新峰会在深圳举办。本届峰会由深圳市存储器行业协会与北京大学集成电路学院联合主办，以“AI存储 驱动未来”为主题，汇聚全球存储原厂、主控芯片、存储解决方案、封测、设备材料、服务器与算力基础设施、汽车电子、AI应用、高校及投资机构等产业力量，围绕AI时代存储技术演进、产业趋势与应用创新展开深入交流。

AI加速发展 存储价值持续提升

深圳市存储器行业协会会长孙日欣在开幕致辞中回顾了GMIF的发展历程。自2022年创办以来，GMIF已连续成功举办五届，峰会规模、产业覆盖与行业影响力持续提升，议题始终紧扣存储产业发展脉搏。孙日欣表示，面向未来，GMIF将继续立足存储产业，探索更加专业化、差异化的办会模式，聚焦产业前沿趋势与产业链协同，持续连接存储上下游企业以及AI算力、终端应用等相关产业力量，促进技术交流、供需对接与生态合作，进一步提升峰会的平台价值与产业连接能力。

峰会现场，一个共识逐渐清晰：AI的投资主线正在从单纯扩张计算能力，转向对内存带宽、存储容量、能效和数据供给效率的系统考量。资本市场如何理解这轮变化，产业链的价值又会怎样重新分配？

摩根士丹利执行董事颜志天围绕AI发展与存储产业趋势进行了分享。随着生成式AI和Agentic AI快速发展，模型权重加载、KV Cache、数据读写与调度正在对AI基础设施提出更高要求。颜志天指出，AI资本开支持续增长，存储在AI基础设施中的投入与价值同步提升，围绕“内存墙”等关键问题，存储架构、先进封装及相关芯片技术正在迎来新的创新机遇。

北京大学集成电路学院院长蔡一茂从AI推理架构出发，分享了高带宽存储与多介质融合的发展方向。面向大模型推理不断增长的容量、带宽与成本需求，HBF高带宽NAND以及多介质异构存储架构有望发挥更大价值，通过HBM、NAND、RRAM等不同存储介质的协同，为AI推理提供兼顾性能、容量与成本的新路径。

面向Agentic AI，全球存储原厂加速技术创新

在Agentic AI加速落地的背景下，全球存储原厂正围绕更大规模Token生成、KV Cache增长和能效约束展开新一轮技术竞逐。

三星电子副总裁、Memory事业部首席技术官Kevin Yoon围绕Agentic AI时代的存储架构进行了分享。随着Agentic AI带来更大规模的Token生成，KV Cache等数据快速增长，AI系统对存储容量、带宽和能效提出更高要求。Kevin Yoon介绍了三星在Z-NAND、PCIe Gen6 SSD以及超大容量数据中心SSD等方向的技术布局，并探讨通过不同存储介质分层，更高效地承载KV Cache、模型权重等AI数据。

Sandisk资深产品市场总监张丹聚焦AI推理时代的数据存储需求。她表示，多模态、长上下文以及智能体持续迭代，使KV Cache规模不断增长，也进一步提升了NAND Flash在AI基础设施中的应用价值。围绕不同AI工作负载，SSD可以通过更灵活的数据分层与复用提升数据利用效率，QLC等高密度存储技术也将在AI场景中获得更广泛的应用空间。

Solidigm（思得）亚太区销售副总裁倪锦峰指出，伴随模型规模、Token数量和推理复杂度持续增长，内存卸载、数据分层等技术正在成为AI系统架构的重要组成部分，高容量QLC SSD与高性能存储相结合，将为AI推理提供更具效率和成本优势的数据基础。

AI打开更广阔存储应用空间

AI推理并不只是数据中心内部的算力问题，而是涉及计算、内存、存储与数据搬运的系统工程。随着小模型、量化技术和异构NPU持续发展，云、边、端多层次部署正在打开新的存储空间。

佰维存储董事长孙成思围绕AI时代的存储需求与产品创新进行了分享。他表示，AI正在同时驱动数据中心、边缘侧与终端侧存储需求增长，不同场景对存储产品提出差异化要求。围绕云、边、端多元AI场景，佰维存储持续发挥研发封测一体化能力，推进企业级、嵌入式、PC及移动、工业与汽车等产品布局，并通过Mini SSD、超小尺寸嵌入式存储、宽温工业级SSD等产品创新，拓展AI时代新的存储应用空间。

随着企业AI从技术验证走向规模化应用，如何提升AI基础设施利用效率、持续稳定地产出Token，成为产业关注的重要方向。

文 | 记者 戴曼曼

图 | 受访者提供