122TB QLC SSD：大普微在 AI 高密度存储领域的前瞻布局

AI 技术的高速迭代正以前所未有的规模推动数据量膨胀，行业逐渐意识到，制约 AI 基础设施扩展的瓶颈正在从算力焦虑转向数据承载。如何以更高密度、更低功耗、更合理的 TCO 接纳不断增加的温数据与热数据，正成为数据中心新的核心挑战。当传统扩容方案逐渐触及空间、能耗与成本的瓶颈，新的基础设施演进正在形成——企业级QLC SSD的时代正式到来。

大普微作为国内最早投入QLC eSSD的厂商，今年推出第二代QLC eSSD——Gen5超大容量R6060 SSD，当前最大容量可达245TB，122TB版本已落地终端客户，用于AI数据中心超大容量读取密集型场景等。在这一新周期中，大普微以更成熟的 QLC 技术，为行业释放更具性价比与能效优势的存储能力。

为什么是 QLC？为什么是现在？

1. QLC NAND的限制得到解决

首先，NAND 架构的成熟迭代与 AI 数据结构变化的叠加效应：QLC 以单元四比特方式显著提升晶圆利用率，相比 TLC 密度提升超过三成，而过去限制其进入企业级的耐久性、性能与写入放大等问题，随着制程进步、固件算法增强和架构级管理策略完善，已在大容量场景中逐步得到解决。

2. HDD 在 AI 场景下的局限，AI 数据增长对存储架构更新的驱动

终端需求的驱动力同样清晰且明朗。AI 训练集规模持续上升，推理链路中的嵌入向量、日志数据、视频输入量级不断增加，数据留存周期更长、再训练更频繁，而能耗与 TCO 又成为企业最关键的成本指标。在这种背景下，企业需要的不再是简单的大容量介质，而是能够在高密度下保持稳定、具备足够随机 I/O 能力、并长期在线运行的“数据底盘”。

HDD 在传统数据中心中长期依靠容量优势占据容量层位置，但在 AI 场景下，其局限愈发明显：PB 级数据需占用大量机架位，散热和功耗压力逐渐上升，而机械结构导致的随机访问性能不足，使其难以支撑训练和推理链路的混合 I/O 模式。与此同时，AI 时代的数据结构正在发生明显变化，冷数据占比下降，而温数据与热数据大量上升，越来越多的数据不再是长期沉睡的归档内容，而是被周期性或频繁调用的“活跃资产”，进一步强化了对高密度闪存的需求。

3. 从纯 TLC 到 SLC/TLC + QLC：新架构共识

过去十年，企业级 SSD 基本以 TLC 介质为核心。TLC 在性能、耐久性和成本之间取得平衡，是当时大多数通用工作负载的最佳方案。但 AI 时代的数据结构发生改变，使得 纯 TLC 方案逐渐无法兼顾成本、容量与能效要求——尤其在温数据和热数据持续膨胀的背景下。行业在过去两年形成共识：企业级存储将从纯 TLC 向 SLC/TLC + QLC 的分层架构快速过渡。

122 QLC Gen5 SSD： 

大普微为 AI 而生的高密度存储

大普微深耕 QLC 技术，并持续在系统架构、主控芯片与固件算法等关键技术上投入研发力量，基于上一代成熟的 J5060 架构，大普微在 Gen5 时代实现了全面升级：R6060 搭载自研 PCIe 5.0 DP800 主控，性能大幅提升，实现接近TLC 性能水平；同时引入 FDP 技术，有效降低写放大，确保在百TB QLC 架构下依然保持稳定的性能与寿命。此外，R6060 在单位成本上进一步优化，为客户提供更具竞争力的总体拥有成本。更多R6060产品性能优势及特性介绍，将在下一篇内容分享。

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AI 的规模继续扩大，数据的增长不会停下。行业需要的不再是“更快一点”的存储，而是在可控成本下，持续承载指数级增长的数据能力。大普微将 QLC SSD 作为未来战略方向，在存储从 TB 迈向 PB 的当下，打造先进AI 时代的高密度存储底座。