行业核心问题 - 部分GPU因存储速度不足导致实际应用效果未达预期，制约了整体效率的提升 [1] - 存储速度不足导致GPU等待数据而闲置，造成资源浪费 [2] - 市场对存力的需求日益严苛，存储需满足高IOPS、低延时、QoS三大指标 [2][3] 技术发展趋势 - 新一代AI场景下，SSD将采用GPU直接调度方式，通过GPU Direct等技术直接与显存通信 [2] - 存储介质细化为高速缓存层与大容量存储层，以分层化、高性能的新一代存储架构为算力提供支撑 [2] - AI SSD需要介质、架构、链接三大要素协同迭代，例如采用XL-Flash颗粒、PCIe Gen6/7接口及CXL协议 [3] 市场竞争格局 - 海外公司如铠侠、三星、海力士相继推出超高速颗粒产品，匹配超高性能SSD以应对AI技术趋势 [2] - 上游存储颗粒国内企业在技术上取得突破，但高昂研发成本与不足回报率使中下游发展受限 [3] - 当前对国内算力卡有采购支持，但对存力没有要求，影响下游服务器厂商对国内SSD产品的购买热情 [3] 公司产品与规划 - 英韧科技发布Dongting-N3X系列采用PCIe Gen5接口，搭配恺侠XL-Flash颗粒，读写和延时满足当前AI SSD需求 [4] - 公司预计在2026年推出PCIe Gen 6/CXL产品，达到10M IOPS；2027年将IOPS提升至25-50M IOPS [4] - 未来"X"系列产品将实现NVMe和CXL双协议，融合多重AI生态，助力解决方案达到100M IOPS [4]