铠侠与闪迪推出第九代 2Tb QLC 3D 闪存：接口速度 4.8Gb/s，面向 AI 数据负载

据 IT之家 8 月 12 日消息，铠侠与闪迪今日共同宣布推出第九代高性能 2Tb QLC 3D 闪存。这项技术主要面向 AI 基础设施和数据密集型应用场景，目标是应对生成式 AI、智能体应用以及更复杂数据处理任务带来的存储容量、带宽和能效压力。来源显示，新一代 QLC NAND 的接口速度达到4.8Gb/s，相比第八代 2Tb QLC 产品提升 33%。

此次发布的核心并不只是单颗容量继续维持在 2Tb，更重要的是铠侠与闪迪在架构和接口性能上继续推进。官方信息显示，第九代 QLC 技术采用两家公司共同开发的 CMOS 直接键合阵列（CBA）架构，将先进 CMOS 晶圆与成熟的存储单元阵列平台结合，以在性能、能效和制造投资效率之间取得平衡。

第九代 QLC 闪存的关键变化

与前代第八代 2Tb QLC 产品相比，新技术引入了 6 平面架构，并加入多项性能增强设计。对于 NAND 闪存而言，平面数量增加通常意味着可以在同一芯片内部实现更高并行度，从而提升读写吞吐能力。来源显示，新一代产品不仅提高了写入与读取带宽，也改善了读写过程中的功耗效率。

从公开信息看，这一代产品的几个重点可以概括为：

• 接口速度提升：NAND 接口速度达到 4.8Gb/s，较第八代器件提升 33%。
• 面向 AI 场景：目标应用包括 AI 基础设施和数据密集型工作负载。
• CBA 架构：通过 CMOS 直接键合阵列，将 CMOS 技术与存储单元平台分开推进并组合。
• 6 平面设计：提升芯片内部并行能力，服务于更高读写带宽需求。

为什么 AI 基础设施需要更快的 QLC NAND

AI 系统对存储的需求正在从“保存模型和数据”转向“高频访问、快速调度和持续扩展”。在大模型训练、推理集群、向量数据库、日志检索、内容生成平台以及智能体工作流中，数据读取速度、写入效率和单位容量成本都会影响整体系统效率。QLC NAND 的特点是单位容量成本相对更有优势，因此在大容量存储层、冷温数据层以及部分高密度 SSD 产品中具有吸引力。

不过，QLC 相比 TLC 等方案通常更强调容量密度，在耐久度和性能调校上需要依赖控制器、固件以及系统级优化。因此，第九代 2Tb QLC 的意义在于，它试图通过更快接口、更高并行度和更好的功耗效率，缩小高容量 NAND 与高性能 AI 存储需求之间的距离。

产业解读：存储接口迭代正在被 AI 需求加速

铠侠首席技术官宫岛英史表示，随着 AI 应用从生成式 AI 向智能体和物理 AI 扩展，数据利用正变得更加多样和复杂，公司希望通过结合成熟存储单元技术与最新 CMOS 技术，加速第九代闪存开发，并在保持较高投资效率的同时实现高性能。闪迪首席技术官 Alper Ilkbahar 也提到，AI 的快速普及正在推动存储接口迭代，市场需要能够更快演进的存储技术。

从行业角度看，AI 算力扩张往往首先被 GPU、网络和服务器关注，但存储同样是基础设施瓶颈之一。更高密度的 NAND 可以降低数据中心单位容量占用，更快的接口和更优能效则有助于提升 SSD 设计空间。对于中文科技产业读者来说，这类发布意味着 AI 基础设施竞争正在从芯片算力延伸到存储介质、控制器、接口协议和系统架构等更底层环节。

目前来源未披露该第九代 2Tb QLC 3D 闪存的量产时间、终端 SSD 产品规划或客户导入情况。但可以确定的是，在 AI 工作负载持续增长的背景下，高容量 QLC NAND 的性能升级将成为数据中心和企业级存储产品演进的重要方向之一。