AI 和高性能计算的发展，正迎来关键转折点。业界仍在孜孜不倦地追求 GPU 的强大性能，在这种情况下，存储解决方案必须紧跟步伐，应对日益先进的计算工作负载所带来的独特挑战。

   行业的叙事重点已然转变。在下一代系统中，存储效率成为了衡量系统整体性能的重要因素。从增强的 SSD 架构到液冷技术的兴起，存储技术的进步将贯穿 2026 年和未来，并重新定义数据的访问和管理方式。

   当 GPU 变得日益强劲，存储的效率需要相应提升，在更高的性能要求与更低的功耗之间取得平衡。Solidigm 工程经理 Hardeep Singh 表示：" 功耗至关重要。GPU 功耗的攀升，要求存储必须变得更高效，用较低的功耗维持高性能。" 这给服务器内部和整个集群带来了很多的存储挑战。

   在服务器内部，GPU 算力的持续增长让存储的性能瓶颈愈发凸显。原因有以下几点：首先，现代加速器消耗数据的速度超过了传统 NVMe SSD 的数据供给速度。在存储路径无法满足 GPU 数据需求的环节，将不可避免地带来系统性能的降低。

   Solidigm 的 AI 专家们表示，这一挑战在集群层面会进一步加剧：为数千个 GPU 供给数据，需要大规模的 SSD 集群。这些集群需要能够提供极高的并行性，在读取密集型的 AI 工作负载下实现出色的磨损均衡，并且在 QoS 不会下降的前提下保持性能的稳定。