AI儲存戰場轉向資料搬運，慧榮與NVIDIA誰先看到營收

 

FMS 2026把AI瓶頸推向儲存資料路徑

今年全球記憶體與儲存大會(FMS 2026)的主線很清楚：代理式AI(Agentic AI)開始替使用者拆解任務、呼叫工具並持續處理資料，儲存系統因此同時面對低延遲與高傳輸需求。模型算力持續上升後，資料能否及時送達GPU，開始影響整套AI基礎設施的使用效率。

慧榮科技與NVIDIA分別從控制晶片、CPU、GPU資料存取介面切入。兩家公司呈現的方向，都讓儲存硬體在AI資料路徑中承擔更多運算與調度工作。AI基建競爭已延伸至資料搬運效率，SSD速度、服務品質與GPU直連能力都進入戰場。

 

慧榮以三款控制晶片覆蓋企業級SSD與開機碟

慧榮科技聚焦企業級基礎設施與邊緣運算，展出的SM8466 PCIe Gen6企業級SSD控制晶片，最高循序傳輸速度達28 GB/s，隨機存取效能達700萬IOPS，並支援超過512TB容量。這組規格同時處理頻寬、隨機讀寫與容量三項需求，對應大型AI資料集與高密度儲存環境。

針對代理式AI與KV Cache卸載，慧榮推出SM8366 MonTitan開發平台。KV Cache是模型推論時保存既有運算結果的暫存資料，卸載至SSD有助於減輕昂貴記憶體的容量壓力。SM8366最高支援256TB容量，提供28%可配置預留空間，並透過專利QoS引擎維持服務品質與效能穩定性。

資料中心開機碟則由SM8008負責。這款控制晶片在低於5W功耗下，傳輸效能可達14 GB/s。低功耗與足夠頻寬並行，反映資料中心對每瓦效能的要求已經一路延伸到系統碟。

三款產品的分工也很有意思。SM8466攻高階企業級SSD，SM8366承接代理式AI與KV Cache卸載，SM8008處理資料中心開機需求。慧榮的布局涵蓋高效能主儲存、AI推論暫存與低功耗系統碟，產品組合比單押一種SSD應用更完整。

 

NVIDIA讓CPU與GPU直接介入儲存資料處理

NVIDIA展示Vera CPU在資料壓縮與加密管道中的輸送量，最高可達x86 CPU的3.21倍。這個數字適用於現場展示的特定工作負載，能確認Vera CPU對儲存平台資料處理效率的企圖；其他應用能否複製相同倍數，仍要依軟體環境與工作負載判斷。

更值得研究的是NVIDIA開源cuFile應用程式介面，讓GPU可以直接存取儲存裝置資料，省去傳統架構中由CPU居中搬運的部分流程。資料路徑縮短後，CPU負擔與傳輸延遲都有機會下降，GPU也能把更多時間留給AI運算。GPU直取儲存資料，代表加速運算平台開始向下整合I/O層。

NVIDIA同時推動Storage-Next計畫，並推出SCADA框架，讓具有大規模平行處理能力的GPU直接讀取所需資料。儲存廠商DDN已將SCADA整合至Infinia資料平台，目標是降低大規模資料傳輸瓶頸。這項合作提供初步產業驗證，後續仍要看更多儲存平台的整合進度與實際部署規模。

 

AI儲存投資邏輯從容量擴張走向架構升級

過去談AI儲存，市場容易先想到SSD容量與企業級需求成長。FMS 2026新增了一層更深的變化：代理式AI會反覆存取模型狀態、工具結果與KV Cache，資料路徑的延遲、穩定性及調度能力，都會影響昂貴GPU的利用率。控制晶片與軟體介面的價值同步上升。

對慧榮科技而言，觀察焦點可放在PCIe Gen6企業級控制晶片的客戶導入、MonTitan平台的KV Cache應用，以及高容量產品能否進入資料中心。規格領先提供競爭門票，量產進度、客戶認證與出貨組合才會決定營收貢獻。

NVIDIA這一側則要追蹤cuFile開源後的開發者採用、Storage-Next生態系擴張，以及SCADA從DDN走向更多儲存廠商的速度。Vera CPU的3.21倍輸送量也需要更多工作負載驗證，才能評估它對整體平台競爭力的貢獻。

目前可以確認的是，AI基礎設施的瓶頸已從單純增加算力，延伸至資料如何被壓縮、加密、存放與送進GPU。技術方向已經成形；客戶導入、量產時程與實際營收，將決定這波儲存架構升級能走多遠。