AI芯片封装挑战与存储技术演进
AI芯片封装中的翘曲问题使得行业领先地位受到影响，同时存储技术面临短缺挑战，DDR4被重新启用并通过分布式缓存提升效率。全球AI投资推动通胀，预计2025至2029年AI相关支出将大幅增长，AI财富效应明显。 1. AI芯片封装挑战 • 翘曲问题影响： ◦ 芯片封装过程中出现的翘曲问题可能导致行业领先地位不及预期。 ◦ 为了在一年内推出新一代产品，原先的双螺带封装方案被放弃。 • 工程难题增多： ◦ 随着芯片发展，AI服务器面临的工程难题逐渐增加。 2. 存储技术短缺与应对方案 • 存储短缺现状： ◦ D
AI时代存储变革:从数据仓库到算力引擎的技术演进
随着AI大模型和多模态智能体的快速发展，存储产业正在经历从底层开始的根本性变革。传统面向通用计算场景设计的存储体系，已无法应对大语言模型所需的万亿级Token处理、TB/s量级带宽以及微秒级响应等严苛要求。未来的存储系统不再是消极等待调用的"数据仓库"，而是能够主动为AI算力提供支撑的核心动力源。在存储节点层面实现数据的标准化、Token化以及ETL预处理操作，数据存放位置即计算发生位置；网络传输量可削减超过70%，GPU显存占用显著下降，训练效率与资源利用率实现双重优化。依托DPU（如BlueField