文章核心观点 - AI大模型发展面临"内存墙"难题，基于SSD的存储卸载技术成为解决方案新路径 [1] - AI推理应用推升高速处理海量数据需求，激发HDD替代效应，大容量Nearline SSD迎来发展机遇 [1][4] - 行业给予"增持"评级 [1] KV Cache技术挑战 - 键值缓存技术通过存储历史Key/Value向量优化计算效率，但会占用GPU显存 [2] - 生成文本越长缓存数据量越大，可能导致HBM和DRAM超载 [2] - 模型规模化扩张和长序列需求激增使KV Cache容量增长超出HBM承载能力 [2] 存储卸载技术方案 - 业界探索KV Cache分级缓存管理技术，支持将缓存从GPU内存卸载到CPU、SSD及网络存储 [3] - 英伟达Dynamo框架提供G1-G4四级KV Cache卸载方案 [3] - 三星将KV Cache卸载至NVMe SSD方案使首token延迟最高降低66%，token间延迟最高降低42% [3] - 方案支持多用户多轮对话场景下的KV Cache重用，I/O吞吐量随对话轮次增加而上升 [3] 存储市场趋势 - AI推理应用推升实时存取、高速处理海量数据需求 [4] - HDD市场面临巨大供应缺口，促使NAND Flash业者加速技术转进 [4] - 供应商积极投入122TB、245TB等超大容量Nearline SSD的生产 [4]