2025年春節(jié)前夕，發(fā)布的DeepSeek-R1版本刷新了全球AI芯片能效紀錄。作為開源模型，DeepSeek-R1系列模型不僅具備出色的性能，最重要的是其開發(fā)成本低廉，引發(fā)全球的熱切討論和關(guān)注。除此之外，DeepSeek還發(fā)布了名為Janus-Pro和JanusFlow的一系列開源多模態(tài)模型，參數(shù)大小從10億到70億不等，進一步強化了文生圖的能力。

DeepSeek發(fā)布的系列模型，大幅降低了算力成本，也推動了存儲技術(shù)的發(fā)展。那么，DeepSeek系列模型的發(fā)布，對存儲帶來了哪些影響？筆者認為，DeepSeek將給存儲帶來三個方面的影響。

一是高性能存儲需求。首先，DeepSeek 不斷迭代升級的模型本身包含大量的參數(shù)，像 DeepSeek-V2 總參數(shù)達 2360 億，DeepSeek-V3 總參數(shù)達 6710 億。這些參數(shù)在模型運行過程中需要實時存儲和調(diào)用，對存儲讀寫性能提出了很高的要求。由于這就需要更高性能的存儲系統(tǒng)來提高數(shù)據(jù)讀寫性能，降低數(shù)據(jù)讀寫延遲，進而提升DeepSeek AI訓(xùn)練和推理的速度。 除此之外，在AI PC上進行本地化部署時，也需要高性能存儲來滿足推理的需求，為本地部署用戶帶來更好的使用體驗。

二是海量數(shù)據(jù)存儲需求。DeepSeek的技術(shù)依賴于海量數(shù)據(jù)的采集、存儲和分析，特別是在智能客服、圖像識別、自然語言處理等應(yīng)用場景時，會產(chǎn)生大量的中間數(shù)據(jù)和結(jié)果數(shù)據(jù)，需要高性能的海量數(shù)據(jù)存儲方案。此外，DeepSeek需要足夠的存儲空間來保存模型文件及相關(guān)依賴項。這包括操作系統(tǒng)、應(yīng)用程序、日志記錄等運行時產(chǎn)生的臨時文件，以及訓(xùn)練數(shù)據(jù)和日志等大體積資料。對于較小規(guī)模的模型，如擁有7B至13B參數(shù)的模型，雖然存儲空間需求相對較低，但仍需確保有足夠的容量來存放這些關(guān)鍵文件。

三是數(shù)據(jù)存儲安全和隱私保護需求。DeepSeek處理的數(shù)據(jù)通常涉及數(shù)據(jù)安全和隱私保護問題，這就需要具備更高級別的數(shù)據(jù)安全存儲解決方案，例如采用支持硬件級加密的存儲芯片等滿足DeepSeek等AI應(yīng)用對數(shù)據(jù)安全的需求，這也將會成為AI和大數(shù)據(jù)應(yīng)用中的重要組成部分。

綜上所述，DeepSeek的爆火在對存儲性能、容量和安全等提出更高的要求，也勢必推動存儲技術(shù)的發(fā)展。筆者認為，在AI大模型應(yīng)用的驅(qū)動下，存儲技術(shù)將主要向著以下方向發(fā)展。

一）高帶寬存儲器（HBM）技術(shù)

憑借著高帶寬、低延遲、小尺寸和高能效的優(yōu)勢，高帶寬存儲器（HBM）技術(shù)將繼續(xù)在存儲領(lǐng)域占據(jù)重要地位，并呈現(xiàn)出顯著的技術(shù)趨勢和優(yōu)勢。2025年，隨著人工智能、大數(shù)據(jù)和高性能計算需求的增長，HBM的帶寬和容量將進一步提升。預(yù)計2025年，HBM3和HBM4將成為主流，帶寬可能突破2 TB/s，單顆HBM堆棧容量有望達到64GB甚至更高。在制程工藝方面，HBM將采用更先進的制程工藝，如3nm或更小節(jié)點，以提升性能和能效。同時，TSV（硅通孔）技術(shù)的優(yōu)化將進一步提高堆疊密度和信號傳輸效率。

二）QLC技術(shù)

AI大模型應(yīng)用的發(fā)展對存儲容量和性能提出了更高的要求，QLC憑借著大容量、高性能成為存儲的主流技術(shù)。2025年，隨著制程工藝向更高節(jié)點（如100層以上3D NAND）發(fā)展，QLC的單芯片容量將顯著增加，預(yù)計單顆QLC NAND芯片容量可能突破2TB甚至更高。這將進一步降低每GB存儲成本，使其在大容量存儲市場中更具競爭力。

與此同時，2025年，通過改進存儲單元設(shè)計、引入更高效的糾錯算法（如LDPC）以及優(yōu)化控制器技術(shù)，QLC的寫入性能和耐久性將得到顯著提升。此外，緩存技術(shù)的改進（如SLC/MLC緩存分區(qū)）將進一步提升QLC的隨機寫入性能，使其更適用于混合工作負載。

三）CXL技術(shù)

作為一種高速互連技術(shù)，它以更高的帶寬解決了數(shù)據(jù)傳輸難題，為人工智能提供了更快、更靈活的數(shù)據(jù)傳輸解決方案。CXL 1.0和2.0已為設(shè)備間高效通信奠定了基礎(chǔ)，2025年CXL 3.0有望進一步降低延遲并提升帶寬，支持更復(fù)雜的計算任務(wù)。通過改進協(xié)議棧和硬件設(shè)計，CXL將更好地滿足高性能計算（HPC）和人工智能（AI）的需求。隨著異構(gòu)計算的普及，CXL將成為連接CPU、GPU、FPGA和加速器的關(guān)鍵標準。2025年，CXL將更廣泛地應(yīng)用于數(shù)據(jù)中心和邊緣計算，支持多種加速器協(xié)同工作，提升整體計算效率。

在內(nèi)存池化技術(shù)方面，CXL將在2025年進一步發(fā)展，允許多個處理器共享內(nèi)存資源，減少冗余并提高利用率。這一技術(shù)將推動數(shù)據(jù)中心向更靈活、高效的架構(gòu)演進，降低總體擁有成本（TCO）。另外，2025年CXL聯(lián)盟將繼續(xù)推動標準化進程，吸引更多廠商加入生態(tài)系統(tǒng)。隨著更多兼容設(shè)備的推出，CXL的應(yīng)用場景將從數(shù)據(jù)中心擴展到邊緣計算和嵌入式系統(tǒng)，形成更廣泛的技術(shù)生態(tài)。

四）SCM技術(shù)

在大模型的驅(qū)動下，SCM技術(shù)在2025年將迎來多項技術(shù)突破和發(fā)展趨勢。首先，CM技術(shù)將繼續(xù)突破存儲密度限制，采用新型材料（如相變材料PCM、鐵電存儲器FeRAM）和3D堆疊技術(shù)，實現(xiàn)更高的存儲容量。其次，通過優(yōu)化控制器和接口協(xié)議（如CXL、NVMe），SCM的訪問延遲將進一步降低，接近DRAM性能，同時保持非易失性特性。最后，隨著PCIe 5.0/6.0和CXL技術(shù)的普及，SCM的帶寬將大幅提升，滿足高性能計算和實時數(shù)據(jù)處理的需求。

五） NVMe SSD

2025年， PCIe 5.0接口將成為主流，其高帶寬和低延遲特性將顯著提升SSD的傳輸效率和并發(fā)訪問能力。此外，大容量和高密度存儲技術(shù)將持續(xù)進步，QLC（四層單元）閃存將被更廣泛地應(yīng)用，以在單位空間內(nèi)提供更高的存儲容量。存儲管理也將更加智能化，通過集成AI算法來優(yōu)化數(shù)據(jù)訪問模式、提高存儲效率和安全性。最后，綠色節(jié)能技術(shù)也將得到更多關(guān)注，以降低NVMe SSD的能耗和碳排放，實現(xiàn)更環(huán)保的數(shù)據(jù)存儲。

寫在最后：

DeepSeek的爆火，勢必推動科技圈眾多技術(shù)的創(chuàng)新和發(fā)展。在存儲領(lǐng)域，隨著AI大模型應(yīng)用的落地，不僅將推動了存儲芯片需求的增長，還促進了高性能存儲技術(shù)的發(fā)展、加速了存儲架構(gòu)的創(chuàng)新，并推動了計算與存儲芯片的協(xié)同發(fā)展，以及加強數(shù)據(jù)安全與存儲技術(shù)的緊密結(jié)合。