解语樱木

三星电子正在内部研发三种类型的zNAND闪存产品——zNAND-O、zNAND-T和zNAND-I，分别针对端侧AI、数据中心吞吐量和AI推理随机性能优化。这意味着NAND闪存正从“一款产品卖给所有人”的通用时代，转向“一款产品对应一类AI负载”的定制时代。对于存储产业链上下游的从业者来说，理解这一变化的方向，比关注某一款产品的参数更重要。

三种zNAND，三种活法

先厘清三星这三条产品线的分工逻辑。

zNAND-O中的“O”指On-device，面向手机、PC等端侧AI场景。它采用硅通孔（TSV）技术将NAND层垂直堆叠成4层或8层，缩短数据传输路径来提升速度和能效。三星的目标是做到DRAM约10倍的位密度、传统NAND约7倍的读取带宽和能效，计划2028年开始提供样品。

zNAND-T的“T”代表Throughput，也就是吞吐量。这个方向瞄准的是高性能AI数据中心，概念上类似闪迪和SK海力士提出的HBF（高带宽闪存），通过TSV堆叠NAND Die来最大化读写带宽，满足大容量数据的快速搬运需求。

zNAND-I的“I”则是IOPS（每秒输入/输出操作数）的缩写。如果说带宽管的是“一次能搬多少”，IOPS管的就是“一秒能搬多少次”。zNAND-I专门优化少量数据频繁读写的场景，典型应用就是AI推理中的KV Cache卸载——大模型多轮对话时，GPU显存放不下全部缓存数据，需要把不活跃的部分卸载到SSD上。

三种产品各管一段， 背后是一个清晰的判断：AI负载的存储需求已经分化到一款通用NAND无法同时满足的程度。

为什么是现在？企业级SSD占比逼近一半

推动这一变化的底层力量，是AI产业重心从训练向推理的迁移。

根据Counterpoint Research的数据，2026年第二季度企业级SSD已占全球NAND出货量的48%，而去年同期这一比例仅为26%，接近翻倍。与此同时，2026年第二季度全球NAND市场规模环比增长73.1%，达到767.76亿美元。

推理负载对存储的需求和训练完全不同。训练看重的是大带宽连续读写，推理更在意低延迟、高IOPS和容量扩展。三星自己的测试数据显示，将KV Cache卸载至NVMe SSD后，首token延迟最高可降低66%，token间延迟最高降低42%。这种量级的性能收益，让存储方案的选择直接关系到推理服务的成本和用户体验。

高盛在10月12日发布的研报中预计，HBF的潜在市场规模可达400亿至1500亿美元（假设GPU采用率15%至50%）。这个数字说明，AI存储不是一个小众的配套市场，而是一个正在快速形成的独立赛道。

一场“分层竞赛”已经开始

三星不是唯一看到这个方向的厂商。SK海力士在2025年下半年就建立了AI-NAND产品家族，分为AIN P（性能，目标1亿IOPS）、AIN D（密度，目标PB级容量）和AIN B（带宽，类似HBF）三条线。闪迪则与SK海力士联手，在2026年8月通过OCP发布了HBF首个标准规范，定义了8层和16层两种NAND芯片堆叠方案，最高512GB容量，带宽覆盖0.4TB/s至3.0TB/s。

一个值得注意的反常识判断是： NAND闪存行业的竞争焦点，正在从“谁的单位成本更低”转向“谁更懂AI负载”。 过去二十年，NAND厂商比拼的是制程微缩和层数堆叠——三星刚刚发布的V10 BV-NAND已经突破400层，位密度比上一代提升58%，I/O速度提升33%，功耗降低25%。但到了定制化阶段，光有制程优势不够了，还要理解客户的具体工作负载，在芯片架构层面做针对性设计。TrendForce指出，NAND主控芯片正在从纯存储角色转向承接运算与缓存管理任务，这一转型将分三个阶段推进：短期先移转缓存管理至SSD，中期结合近存计算降低延迟，长期实现存储与运算芯片的异质堆叠。

对产业链的三个实际影响

对上游NAND原厂来说，定制化意味着研发投入结构要变。过去一套通用产品可以覆盖多个客户，现在需要为不同负载分别设计芯片架构，前期投入增加，但一旦绑定客户，产品黏性也更强。

对下游OEM和云厂商来说，存储采购的逻辑在变。以前选SSD主要比价格和容量，现在要评估的是“这款盘是否匹配我的推理框架和缓存策略”。定制化NAND的出现，会让存储选型从标准化采购变成半定制化合作。

对国内存储产业链来说，定制化趋势既是挑战也是窗口。定制化对主控芯片的运算能力、固件算法的场景适配提出了更高要求，这恰恰是国内主控厂商可以差异化竞争的领域。

有一个问题值得思考：当NAND从通用件变成定制件，中小型存储厂商还有没有机会参与？还是说这个市场最终会被三星、SK海力士、美光这几家原厂加头部主控厂商瓜分？

趋势已经明朗

三星三种zNAND产品的布局，本质上是对AI推理存储需求的一次系统性拆解：端侧要能效，数据中心要带宽，推理要IOPS。这个拆解逻辑一旦成立，NAND行业的产品定义方式就会发生根本变化。

更长远地看，当存储芯片开始承接部分原本属于CPU和GPU的运算任务，“存储”和“计算”的边界会越来越模糊。三星、SK海力士、闪迪目前都在朝这个方向推进。谁先建立起从芯片架构到系统级方案的完整能力，谁就能在AI基础设施的下一轮竞争里占据有利位置。

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