群联电子创新推出Hybrid方案，助力客户降低成本，降低AI应用门槛-电子发烧友网

电子发烧友网报道（文/李弯弯）在AI浪潮席卷全球的当下，存储产业正深陷多重困境：供需矛盾日益尖锐，产业价值重心加速上移，高端存储供给瓶颈凸显，价格下行缺乏支撑，成本压力如影随形。与此同时，AI发展对存储提出更高要求，一场深刻的产业变革正蓄势待发。近日，群联电子执行长潘健成在闪存峰会上的演讲及接受媒体采访中，围绕存储产业的供需矛盾、技术演进、商业逻辑以及群联电子的战略布局等话题，进行了深度剖析与分享。

存储供需矛盾凸显，产业价值重心上移

存储领域正面临着供需矛盾加剧与产业价值重心上移的态势。

存储供需矛盾日益突出。针对近期压缩技术节省内存的话题，潘健成在接受媒体采访时指出，存储需求不会因压缩技术而降低，反而可能进一步加剧短缺。以KV Cache缓存压缩为例，虽然它减少了单机存储占用，但推理过程中产生的海量数据仍需持久化存储。随着机器销量大幅增长，总存储用量将呈爆炸式上升。与此同时，HBM等高端存储面临供给瓶颈，“压缩100倍就可多卖10台机器”的情况加速消耗产能，让高端存储供应愈发紧张。

价格方面，存储价格缺乏下行基础，高成本周期将持续。上游颗粒价格已进入“高原期”，且价格持续大幅攀升，例如从1美元涨至10美元，然而下游如果是低端的应用(例如，零售市場)，将难以同步提价转嫁成本。原厂议价权强势，三月通知涨价58%，四月再度上涨25%，且短期内没有松动迹象。消费类市场甚至出现“倒挂”现象，成本高于售价，厂商承受着巨大压力。

产业价值重心也在悄然上移，主控与模组环节面临重构。主控公司不再单纯依靠参数堆砌来竞争，而是通过固件适配不同Flash、提供整体方案来创造附加值。如今，单纯卖主控难以盈利，必须绑定存储模组或云服务才能落地。

过去，主控公司主要靠提升主控性能参数争夺市场，如今市场更关注主控与不同Flash的适配能力以及整体解决方案的提供。一些主控公司通过与存储模组厂商合作，对主控与模组进行优化整合，为用户提供更高效、稳定的存储产品，提升了产品附加值和市场竞争力。

在闪存峰会上，潘健成回顾了闪存产业发展历程。他提到，在2025年3月的闪存峰会上，市场一片低迷，尤其是Flash产业，很多人认为无利可图，但群联却从中看到了机会。如今，做闪存模组原厂的公司未来几年发展态势良好，但也面临着股价挑战和低价库存耗尽后的经营压力。

潘健成强调，群联电子呼吁伙伴们必须投资技术、创造价值。对于主控公司而言，面临手机、笔记本等市场需求衰退的困境，要么接受营收下滑，要么涉足模组业务但面临毛利率下降问题。主控公司要提升产品品质，需具备模组的验证能力，模组公司和主控公司应尽快合并，实现优势互补。

AI浪潮下的存储产业：创新驱动，引领变革

群联电子的策略是加大研发投入。潘健成透露，去年群联电子整体研发投资费用约4.4亿美金，今年预计将增至7 - 8亿美金，且只会增加不会减少。公司致力于通过OEM、模组方式，为客户提供一站式解决方案。在AI算力系统领域，群联电子早早布局，将Flash渗透其中。两年半前提出的NAND进AI系统设想已成现实，相关产品线已成功上市。未来，笔记本PC标配附加群联电子方案、实现本地AI部署有望成为趋势。

面对DRAM缺货和AI发展瓶颈问题，群联电子另辟蹊径，用Flash弥补DRAM的不足。以往在本地进行120B的AI部署需要96G DRAM，成本高昂。而群联电子的特殊方案”aiDAPTIVHybrid AI SSD(aiDAPTIV混合型AI SSD)”已实现本地部署，量产笔记本已交付。并且，在过去几个月内完成了与全球所有PC OEM品牌的PoC（概念验证），预计4 - 6月将有产品上市。

为解决AI应用成本高昂的问题，群联电子推出了aiDAPTIVHybridClaw(aiDAPTIV混合型龙虾) 方案。以云公司推动的本地部署为例，采用英特尔和群联的方案，价值1万多块人民币的笔记本最多可运行120B的模型。通过混和型龙虾的智能工具判断本地和云上计算内容，Token成本可节省超过70%，大大降低了AI应用的门槛。

群联电子不仅在外部积极拓展AI业务，还在内部进行了AI应用的实践。去年8月，公司成立了专门的软件单位——AI单位，开发出代号为AI Nexus的APP。截至目前，已累计生成1800多个AI APP，满足了工程师的测试和应用需求。

起初，员工对这一方案持怀疑态度，使用人数较少。但随着时间推移，使用体验逐渐改善，使用人数不断增长。公司采用群联电子自身的方案，未接入云端。通过内部文件交叉比对，每月投资回报率（ROI）从负数快速收敛，很快达到损益两平。抓住营销、验证、芯片等关键应用，每天操作800次，每次节省1个小时，平均每月可节省5个人力。现阶段加总每月大概可节省19个人力。设备在10个月内摊平成本，投入的开发成本为3台服务器加17T GPU。到9月份之后，增加人手和硬件可节省40个人力。

群联电子计划将这种自研自用的AI环境推广至整个业界，并寻找合作伙伴开展当地服务，实现从价格竞争到价值创造的转型。

边缘AI方案是潘健成关注的另一个重点领域。该方案直击内存带宽瓶颈，实现了“小GPU大算力”。它并非通过提升GPU本身算力，而是借助创新架构大幅降低中间产物存储需求，使得单颗低功耗GPU就能完成原本需要多卡集群才能完成的任务，从根本上解决了AI部署中“为补内存而买GPU”的矛盾。在实际应用中，边缘AI方案成效显著。

以智能终端设备为例，采用该方案后，无需配备高功耗、高成本的GPU集群，仅需一颗低功耗GPU即可实现高效的AI计算，大大降低了设备的成本和功耗，提高了设备的性价比和市场竞争力。