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闪迪重回增长轨道：NAND供应短缺推动营收飙升
SanDisk在截至6月27日的2025财年第四季度实现营收19亿美元，环比增长12%，同比增长7.9%。公司正向新一代BiCS8 NAND节点转型，虽然带来高昂启动成本，但NAND供应不足使其能够提高价格。CEO表示，凭借高带宽闪存技术，公司正为AI推理解决方案创造新范式。预计下季度营收21.5亿美元，随着需求改善和行业基本面强化，公司有望实现可持续增长。
存储团队与数据团队需要加强沟通协作
随着AI和分析应用的普及，数据访问变得更加复杂，存储团队和数据工程团队面临新挑战。传统上存储团队专注基础设施管理，数据团队负责数据质量和分析服务。但AI对非结构化数据的依赖要求两个团队建立更紧密合作关系。存储团队需要从基础设施维护转向数据服务提供商，学习GPU基础设施管理和数据治理技能。双方需要建立共同的元数据定义和数据治理策略，确保AI应用能够安全高效地获取所需数据。
GigaOm发布对象存储市场报告：22家厂商竞争激烈
研究机构GigaOm发布的2025年对象存储雷达报告显示，市场供应商数量从去年的18家增至22家，市场正向通用平台产品转型。报告指出企业对象存储的关键特性已发生变化，更加注重性能、部署便捷性、安全性、联邦功能和多租户能力。报告识别出10家领导厂商，其中DDN和日立万塔拉从挑战者晋升为领导者。
Sandisk与SK海力士合作标准化高带宽闪存
SanDisk与HBM市场领导者SK海力士签署合作备忘录，共同推进高带宽闪存（HBF）技术标准化。HBF技术旨在为GPU提供大容量NAND存储的快速访问，以增强相对有限的HBM容量，从而避免耗时的PCIe SSD数据访问，加速AI训练和推理工作负载。该技术采用堆叠式架构，访问速度比SSD快数个数量级。HBF目标是提供与HBM相当的带宽，同时以相似成本实现8-16倍的容量提升。
日立Vantara将VSP One SDS扩展至谷歌云平台
日立Vantara将其虚拟存储平台VSP One软件定义存储移植到谷歌云平台，构建跨本地、AWS和GCP的统一虚拟数据平面，支持块、文件和对象存储。新版本增加双向异步复制、精简配置和高级数据压缩功能，可降低云存储成本达40%，并承诺99.999%的连续可用性。通过VSP 360服务控制平面进行管理。
Lightbits与Supermicro服务器共享块存储测试创IOPS新高
Lightbits声称在使用超微服务器硬件的基准测试中，为容器化事务处理展示了最快的共享块存储性能。测试配置采用AMD EPYC 9575F处理器和8块三星NVMe SSD，实现了360万4K随机读IOPS、160万4K随机写IOPS等优异成绩。双方发布的Kubernetes参考架构结合了Lightbits的NVMe/TCP存储技术，为金融交易、实时分析、AI训练等高性能应用提供解决方案。
希捷凭借HAMR技术实现30%增长，摆脱业绩低迷
希捷2025财年收入同比增长近39%至91亿美元，净利润从3.35亿美元飙升至14.7亿美元。第四季度收入增长30%达24.4亿美元。HAMR技术驱动器成为增长关键，近线驱动器收入占总硬盘收入88%。公司正向单一业务转型，预计2026年中期完成主要云服务商认证，2026年下半年HAMR驱动器出货量将超越传统驱动器。
美光推出276层SSD三剑客：兼顾速度、容量与稳定性
美光发布三款新一代SSD产品，均采用最新276层3D NAND技术。9650为PCIe Gen 6高速TLC驱动器，最高提供550万IOPS随机读取性能；6600 ION是容量高达122.88TB的PCIe Gen 5 QLC存储产品；7600则是专为低延迟设计的PCIe Gen 5 TLC驱动器。三款产品分别针对AI加速、大容量存储和企业级应用场景，集成美光自研DRAM、控制器和固件技术。
Lightbits与Supermicro联合测试创共享块存储IOPS性能新高
Lightbits宣布在使用超微服务器硬件的基准测试中，为容器化事务处理展示了最快的共享块存储性能。测试配置采用AMD EPYC 9575F处理器和8块三星NVMe SSD，实现了360万4K随机读IOPS、160万4K随机写IOPS等卓越性能。两家公司发布参考架构，展示如何在Kubernetes环境中部署高性能可扩展存储系统，为金融交易、实时分析、AI训练等应用提供解决方案。
Xinnor声称RAID重建速度远超Linux mdraid
软件RAID供应商Xinnor宣称其技术可在仅五小时多一点的时间内重建61.44TB SSD，速度约为传统Linux RAID重建软件的10倍。Xinnor的xiRAID产品将数据分布在驱动器集群中，每个驱动器上都有备用区域，故障驱动器的数据会恢复到这些区域，从而减少总体重建时间。测试显示，在有主机工作负载的情况下，使用xiRAID重建速度比Linux mdraid快约30倍，且写入放大因子低23%。
LTO磁带市场2024年强势反弹，出货容量达176.5EB
2024年LTO磁带容量出货量相比2023年增长15.4%，达到创纪录的176.5EB，结束了疫情后三年的停滞增长。HPE、IBM和Quantum等技术供应商发布年度报告显示，在经历2020年疫情冲击和2021-2023年缓慢恢复后，非结构化数据归档需求重新增长。面向AI时代的数据存储需求，LTO-10格式即将推出，磁带存储作为成本友好、可持续且安全的解决方案，在企业存储架构中发挥重要作用。
Hammerspace推动开放闪存平台重新思考AI数据存储
开放闪存平台（OFP）旨在用直接访问的闪存盒替代全闪存阵列，每个闪存盒配备控制器DPU、Linux系统和并行NFS软件。该倡议由Hammerspace主导，针对新云、超大规模和AI公司在数据中心设计演进中面临的基础设施限制。OFP通过结合IPU/DPU技术、闪存优化机箱和Linux协议，提供高密度、低功耗的存储解决方案，满足AI应用从PB级向EB级数据容量需求的扩展。
希捷发布28TB和30TB HAMR硬盘 专为边缘AI和NAS打造
希捷宣布其28TB和30TB Exos M数据中心硬盘和IronWolf Pro NAS硬盘全球上市，均采用HAMR热辅助磁记录技术。HAMR技术通过激光临时加热实现更高存储密度。希捷将这些新硬盘定位为边缘AI数据存储设备，支持实时边缘分析。30TB版本售价599.99美元，28TB版本售价569.99美元，现已通过官方商店和授权经销商全球发售。
突破AI存储瓶颈，大幅提升边缘推理性能
随着AI应用在企业运营中的普及，数据存储成为关键瓶颈。在VentureBeat的Transform 2025会议上，专家们讨论了存储技术创新如何支持企业AI应用。MONAI框架在医学成像领域取得突破，通过高效存储技术能够在单节点存储超过200万个全身CT扫描。边缘AI性能的关键在于将存储缩放到单节点，消除内存瓶颈。未来AI硬件将朝向超高容量、低功耗和接近内存速度的方向发展。
WEKA将NeuralMesh移植到GPU服务器本地SSD
WEKA推出NeuralMesh Axon软件，将GPU服务器的本地SSD转变为统一的高性能存储池，以加速AI训练和推理数据访问。该技术将NeuralMesh功能从外部横向扩展存储服务器移植到GPU服务器内部存储基础设施中。通过容器化软件运行，利用本地NVMe SSD、CPU核心和内存，实现微秒级延迟性能，支持超过100台GPU服务器部署，显著提升GPU利用率。
Cloudian：AI推理将需要海量存储空间
Cloudian创始人兼CEO Michael Tso表示，AI推理需要存储大量上下文数据，计算将需要靠近数据进行。AI需要记住用户的所有历史对话来提供个性化服务，这将产生海量存储需求。Cloudian正在构建全面的数据处理平台，集成更多计算能力，支持矢量化数据库和AI推理管道。该公司与英伟达合作，提供分布式大规模存储解决方案，支持客户选择不同的推理模块。
西部数据HAMR技术路线图显示容量优势
西部数据首席产品与工程官Ahmed Shihab表示，公司HAMR技术进展顺利，OptiNAND能提供容量优势。HAMR技术物理原理已突破，正进行制造工艺优化。相比希捷10盘片技术，西数11盘片设计提供更大发展空间，可更快推向市场。OptiNAND结合UltraSMR算法可实现更高单盘容量。公司采取保守策略，注重可靠性，客户已完成相关软件认证。硬盘在数据经济中仍是基础，在视频监控等写密集型应用中具备成本和耐久性优势。
美光推出2600 QLC固态硬盘，实现TLC级写入性能
美光发布新款2600客户端QLC固态硬盘，采用自适应写入技术动态优化缓存，使QLC闪存达到TLC级写入性能。该技术通过顶层SLC缓存处理新写入数据，二级TLC缓存应对SLC满载情况，空闲时将数据迁移至QLC模式。硬盘无DRAM设计，采用Phison四通道控制器和美光276层3D NAND，提供512GB至2TB容量选择，相比竞品QLC和TLC固态硬盘，顺序写入速度提升63%，随机写入速度提升49%。
AI基础设施新现实：让计算靠近数据而非数据靠近计算
随着AI在各行业中变革企业运营，数据存储面临关键挑战。PEAK:AIO和Solidigm在VB Transform大会上展示了医疗影像AI创新，通过与MONAI开源框架合作，重新定义数据基础设施如何支持医院实时推理和训练。他们的软件定义存储技术结合高性能固态硬盘，能够存储超过200万份全身CT扫描，在空间和功耗受限的边缘环境中实现卓越性能，为临床AI应用提供所需的速度、安全性和可扩展性。
联想调整存储产品组合以适应 AI
联想推出了21款全新存储产品（含液冷HCI系统），帮助企业快速构建AI基础设施，推动IT现代化、提高数据管理效率、降低能耗，并满足多种企业级AI与数据更新需求。
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