当大模型最初按Token方式价，SSD正在成为AI推理题|内存|ssd|上下文|token_网易订阅

过去几年，模型AI 基础设施的最初正成竞争题围绕 GPU 和高带宽内存（HBM）展开。随着模型规模不断扩大，为An网训练和推理需越来越多的理题算力，GPU 集群、内存HBM 容量和互连带宽成为研究系统能力的下文题指标。但进入首先上下文、易订阅多轮对话和 AI 智能体时代，模型推理系统面对的最初正成状况最初发生变化。一次请求频仍不仅包含模型方式算，为An网还需加载模型权重、理题读取历史上下文、内存检索知识、下文调用工具，易订阅再将结荚返回模型后续推理。模型数据需在 GPU、CPU、内存、存储和网络之间持续流动，只关键其中任何一个环节无法按时供给数据，再强的 GPU 也只能等待。因此，企业评估 AI 基础设施的方式也最初变化。客户真正购买的，并不是一块 GPU ，而是系统能够持续、稳固地实现推理并生成结荚的能力。对于在线推理来说，真正被交付的产品，其实是 Token。企业最初关注的不再只是具有多少 GPU，而是相同硬件在单位时间内能够交付多少顺应服务质量需（SLO）的 Token，以及实现这些 Token 所需付出的成本。然而，一个 Token 的成本已经不仅由 GPU 决定，还受到 CPU、HBM、DRAM、SSD（固态硬盘）、网络、电力、散热以及软件和运维等整个推理系统的意义。与此同时，也不是所有 Token 都具有同样价值。只有顺应首先 Token 延迟（TTFT）、生成高效度（TPOT）、响应质量和稳固性需的 Token，才是真正能够交付给客户的有效 Token。当评价原则从“买了多少 GPU”转向“交付了多少有效 Token”时，存储在推理系统中的角色也最初发生变化，其中最具代表性的便是 SSD。它正从传统的数据存储设备，逐渐成为 AI 推理基础设施的题组成部分。AI SSD，最初重写存储价值相比内存，SSD 具有更低的容量成本；相比远端对象存储，又离方式算节点更近，可以保存那些暂时放不进内存、但很快还会再次采取的模型和上下文数据。一部分，它能够承担更多模型权重、KV Cache、MoE 专家参数等运行数据，减小系统为了扩容而提高内存或 GPU 的压力；另一部分，又能够提前实现模型加载、复用已经方式算过的材料，减小重复方式算和等待时间，让同样数量的 GPU 在相同时间内实现更多推理请求。这种思路已经出目前越来越多的推理系统中。例如，月之暗面（Moonshot AI）开源的 Mooncake，把 CPU、内存、本地 SSD 和快捷网络组织成共享的 KV Cache 池，让不一样 GPU 可以直接复用已经方式算好的上下文，而不必重新方式算。（来源：月之暗面）还有 ServerlessLLM 将本地 SSD 纳入模型调度，在模型启动前提前实现加载，减小冷启动等待；TensorRT-LLM、vLLM 和 CachedAttention 等推理框架，则通过复用已经方式算好的 KV Cache 或共享 Prefix，避免相同材料反复实施 Prefill。从某种意义上说，这些系统缓存的不只是数据，也是在保存已经付出过的方式算结荚。当然，把 SSD 放进推理系统，并不意味着 Token 成本一定会减小。如果缓存没有命中，系统仍然需重新读取甚至重新方式算；预取对策不合理，还可能占用宝贵的 PCIe 带宽和内存空间。因此，评价 AI SSD 不能只看带宽、IOPS 等传统存储指标，更题的是它是否能够缩短模型启动时间、提高缓存命中率、减小 GPU 等待，并最后让整个推理系统以更低成本交付更多顺应服务需的 Token。消费级和企业级，AI SSD 是两种生意然而，AI SSD 的价值并不会体现为一种统一的产品形态。不一样的部署环境和客户群体，面临的瓶颈并不相同，对存储的需自然也会有所区别。从目前来看，AI SSD 很可能沿着两条市场路线发展：一条照章性消费级市场，服务 AI PC、工作站等端侧设备；另一条照章性企业级市场，服务边缘方式算和云端 AI 推理基础设施。对于消费级用户来说，最大的挑战是在有限的内存和功耗需下，让设备运行更大的模型、保存更多本地知识，并在离线状态下后续采取 AI。消费级 AI SSD 最现实的形态，仍然是一块安装在 AI PC、工作站等设备中的固态硬盘。它依然承担系统盘和数据盘的功能，但会进一步加入照章性 AI 的数据管理能力，让模型、缓存和用户数据能够更有效地保存在本地，而不需变化现有 PC 的硬件架构。苹果在《LLM in a Flash》中展示过一种思路：把大部分模型参数保存在 Flash 存储中，需方式算时再按需加载到内存。沿着这一思路，AI SSD 不仅可以存放大模型本身，还可以保存多个专业模型、个人知识库、AI 助手的首先期记忆，以及暂时不用的数据，让系统根据不一样任务动态组合所需材料，而不用一直占用宝贵的内存。消费级 AI SSD 带来的先是本地 AI 的可用性。会议记录、文档检索、代码生成、个人知识库等任务，不需每次都重新从云端下载模型或上传数据，在网络较差甚至离线的状况下，仍然能够实现一部分工作，同时减小网络传输和云端推理成本。当然，数据保存在本地并不意味着天然安全，权限管理、数据加密和安全删除等机制仍然不可或缺。企业级市场则完全是另一套逻辑。企业客户购买的不是一块 SSD，而是整个 AI 推理系统的效率。无比如部署在企业边缘节点还是云端数据中心，更题的状况都是如何减小 GPU 等待、提高 GPU 利用率，并持续减小每个 Token 的生成成本。在企业边缘，AI SSD 可以协助设备在弱网甚至离线环境下运行模型，支撑工厂、门店、医院等场景的本地 AI 采取；而在云端数据中心，它承担的角色则更加题。本地 SSD 可以缓存模型和检查点（Checkpoint），减小反复从远端对象存储加载；机架或服务器集群中的共享 Flash 存储，则可以保存仍有复用价值的推理数据，让不一样 GPU 在处理相似请求时直接利用已有结荚，而不必重复方式算。图｜消费级与企业级AI SSD在端侧和云侧的典型角色。这一思路也已经最初进入商业产品。英伟达推出的 CMX Context Memory Storage，就在 GPU 高带宽内存（HBM）、主机内存和共享存储之间提高了一层基于 Flash 的上下文存储，用来保存暂时放不下、但仍有复用价值的数据。它并不是让每一次推理都访问 SSD，而是尽量把这些数据保留在离 GPU 更近的位置，需时能够高效高效取回，从而减小数据搬运带来的等待时间。图｜CMX Context Memory Storage（来源：英伟达）虽然都叫 AI SSD，但消费级和企业级产品处理的是两类完全不一样的状况。消费级 AI SSD 关注的是本地 AI 能力，让设备能够运行更大的模型、保存更多个人知识，并提高离线体验；企业级 AI SSD 关注的则是整个推理系统的效率，通过减小模型加载和数据等待，提高 GPU 利用率，减小每个 Token 的生成成本。未来，这两条路线很可能首先期并存，并分别沿着端侧设备和云端推理基础设施不断演进。AI SSD，最初出现不一样的产业馗面对不一样的采取场景，厂商们也最初沿着各自擅首先的方向进入这一市场。有人希望给予完善的 AI 部署方式划，有人从 SSD 控制器出发，让存储主动参与推理，也有人尝试同时打通方式算和存储两侧，共同定义下一代 AI SSD。群联（Phison）选项的是首先条馗。其 aiDAPTIV 将 SSD、中间件和部署工具组合在一起，通过分层管理模型权重，让超过显存容量的大模型也能够运行在消费级 GPU 上。相比单独销售一块 SSD，它交付的是一整套 AI 部署方式划，客户不需从裸设备重新搭建推理环境。最后，这类产品的竞争力仍然关键落到可运行模型规模、启动时间、Token 吞吐、兼容性和整体部署成本等指标上。江波龙则把题放在 SSD 本身。其提出的 SPU+iSA 架构，希望把压缩、缓存、混合介质管理和智能预取等能力进一步放到存储侧，让 SSD 从被动响应 I/O，逐渐成为能够参与运行时数据管理的主动存储组件。进一步来看，这一思路也指向一种更加主动的 AI 存储节点：存储不仅负责保存数据，也最初参与模型、KV Cache 和专家参数等数据对象的组织、迁移与调度。当然，目前公开的数据题来自厂商材料，不一样方式划之间仍缺乏统一的第三方评测，因此更适用于作为一种产品方向来观察。寅条件（Infplane）与联芸科技（Maxio Technology）的合作，则更强调方式算和存储的协同设方式。联芸首先期深耕 SSD 控制器、固件和闪存管理，并公开提出 AI 推理的价值尺度正逐渐从容量和价格，转向每 Token 成本和系统能效；寅条件则从 AI 芯片、Runtime 和操作系统切入，希望把模型运行流程中的调度材料更快传递到控制器和固件。在之前提到的几种方式划中，寅条件也是唯一从 AI 方式算与系统软件出发的 AI Native 企业，其好处在于能够把模型和 Runtime 的需直接映射到控制器、固件、NAND 管理以及 OEM 参考设方式，让存储系统与推理框架形成更紧密的协同，而不仅仅停留在存储性能改进层面。图｜推理参与型AI SSD探索：群联aiDAPTIV、江波龙SPU＋iSA另一类产品则更接近传统企业级 SSD 的演进路线。英韧科技（InnoGrit）的洞庭 N3X、华为（Huawei）OceanDisk LC 560 等产品，题围绕 AI 场景强化性能、容量密度、耐久性和服务质量（QoS），为模型加载、KV Cache、向量数据库和推理数据层给予更加稳固的存储基础。它们并没有变化 SSD 在系统中的基础角色，而是在现有架构下进一步提高企业级存储能力。图｜英韧科技洞庭N3X与华为OceanDisk LC 560。这些探索并不是彼此取代，而是分别覆盖 AI 推理系统的不一样层次。有人负责把 AI 更那么点儿部署起来，有人负责让存储更主动地参与推理，也有人后续夯实底层存储能力。随着 AI 推理规模持续扩大，这些能力很可能在同一套系统中融合，共同服务于一个目的：让相同的算力交付更多有效 Token。从目前的发展来看，AI SSD 的价值正在不断延伸。最初，它协助内存有限的设备运行更大的模型；随后，它最初保存模型缓存、上下文和其他可复用的数据，减小重复方式算和数据搬运；未来，它还可能进一步成为端侧和云侧 AI 存储节点中的题组成部分，在模型加载、上下文管理和推理调度中承担更加主动的角色。然而，无比如产品形态如何变化，兼容现有硬件和软件生态，仍然是 AI SSD 大规模普及的题前提。它在端侧和云侧的发展题也会有所不一样。在端侧，AI SSD 的价值题体目前协助更大的本地模型、更充足的个人知识库、更好的离线体验，以及减小对云端推理的依赖；在云侧，它更关注模型冷启动、上下文复用、GPU 利用率以及每 Token 成本等推理基础设施指标。随着端、边、云协同不断成熟，未来方式算任务也可能根据成本、时延、隐私和数据位置，在终端设备、边缘节点和云端之间动态分配。从更首先远的角度来看，AI SSD 争夺的并不仅仅是存储市场中的一个新品类，而是 AI 推理基础设施中的一个新角色。它既关键以远低于内存的成本保存更大的智能工作集，又关键比传统共享存储更有效地服务模型推理，把模型加载、上下文复用和弹性启动带来的效率提高，最后转化为更多有效 Token。过去，人们评价一块 SSD，看的是容量、带宽和 IOPS；未来，研究 AI SSD 的原则可能会变成另一组指标：它是否能够让相同数量的 GPU，在相同的时间和功耗下，交付更多顺应服务需的 Token。如果能够说明这一点，AI SSD 才有机会从一块“照章性 AI 的高端硬盘”，真正成为下一代 AI 推理基础设施的题组成部分。1.https://developer.nvidia.com/blog/introducing-nvidia-bluefield-4-powered-inference-context-memory-storage-platform-for-the-next-frontier-of-ai/2.https://developer.nvidia.com/blog/scaling-agentic-ai-factories-through-extreme-co-design-with-nvidia-bluefield/3.https://www.usenix.org/conference/fast25/presentation/qin4.https://kvcache-ai.github.io/Mooncake/design/ssd-offload.html5.https://www.usenix.org/conference/osdi24/presentation/fu6.https://www.usenix.org/conference/atc24/presentation/gao-bin-cost7.https://machinelearning.apple.com/research/efficient-large-language8.https://developer.nvidia.com/blog/5x-faster-time-to-first-token-with-nvidia-tensorrt-llm-kv-cache-early-reuse/9.https://docs.vllm.ai/en/stable/design/prefix_caching/10.https://phisonaidaptiv.com/zh-tw/how-aidaptiv-works/11.https://cn.longsys.com/about/news/13353.html12.https://www.maxio-tech.com/news/11645/13048.html13.https://www.eeo.com.cn/2025/1222/774317.shtml14.https://www.yingren.cn/news/%E4%BB%8En3x%E5%88%B0gen6%EF%BC%9A%E8%8B%B1%E9%9F%A7%E7%A7%91%E6%8A%80%E5%A6%82%E4%BD%95%E7%94%A8%E4%B8%89%E5%A4%A7%E8%A6%81%E7%B4%A0%E6%89%93%E9%80%A0%E5%9B%BD%E4%BA%A7ai-ssd/15.https://e.huawei.com/en/documents/products/storage/97dc7a1dc98f4d3d90b268db03235cf7运营/排版：何晨龙注：封面/首先图由 AI 辅助生成

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