AI技术变革与数据增长趋势 - 当前处于AI技术变革初期，将产生从云端到边缘的广泛计算需求和数据增量[1] - 全球数据量预计从2024年159.2ZB增长至2028年超过384.6ZB，复合增长率显著[1] - 到2028年37%数据将在云端直接产生，其余数据从边缘和终端产生[1] AI发展对存储系统的挑战与变革 - AI大模型技术快速演进，主要聚焦探索（向AGI/ASI方向挺进）和优化（模型精简、效率提升）两个方向[3][5][6] - DeepSeek等模型证明AI可在更低成本、更高效能环境中稳定运行，推动企业级和边缘计算应用[6] - AI时代需要将存储置于离计算单元更近位置，或让存储本身具备计算能力，以解决传统架构中数据频繁搬移的瓶颈[7] - AI推理正从云端迅速拓展至边缘端，边缘设备需具备毫秒级甚至更低延迟的响应速度，并满足功耗、散热和安全等严苛要求[7] Arm在AI存储时代的技术布局 - Arm架构存储设备累计出货量近200亿，日均增加约300万出货量，覆盖云/企业级SSD、车载SSD等多类产品[10] - Cortex-R系列实时处理器提供最快中断延时和实时反应速度，广泛应用于存储设备[10] - Cortex-M系列嵌入式处理器支持自定义指令，可实现针对NAND介质的深度优化[10] - Cortex-A系列应用处理器具备高吞吐量流水线设计和ML能力，支持丰富操作系统生态[11] - AE系列汽车增强处理器提供全面功能安全支持，满足ISO 26262等汽车安全标准认证[13] - Ethos-U AI加速器支持每秒2048MACs Transformer原生加速，使存储控制器更智能[13] - Neoverse平台结合CXL技术实现可"组成式"内存扩展，融入近存储计算理念减少数据搬运[13] Arm生态系统建设与合作伙伴案例 - Solidigm 122TB PCIe SSD采用Arm Cortex-R CPU，显著提升AI数据中心能效、存储密度和性能[16] - 慧荣科技SM2508主控芯片采用Arm Cortex-R8与Cortex-M0，实现能效和数据吞吐突破，其车用主控芯片可节省30%能耗[16] - 佰维存储、忆芯科技、大普微、江波龙等中国存储企业广泛采用Arm技术打造主控芯片或SSD方案[17] - 江波龙基于Arm Cortex-R CPU开发的固态硬盘广泛应用于AI PC、服务器、云计算及边缘计算场景[17]