近日，DeepSeek凭借强大的技术实力和开源特性，成为人工智能领域备受关注的新兴力量。与传统的闭源云端大模型不同，以DeepSeek为代表的开源AGI智能体架构允许用户下载模型并实现本地化部署。这不仅规避了对网络的依赖，还能有效保护用户数据隐私，提高数据安全性。

  
然而，AGI应用的发展对计算资源和存储能力提出了更高的要求。特别是在本地化部署的场景下，模型参数规模和数据量的爆发式增长，使得存储设备需要同时满足大容量、高速读写和低能耗的严苛标准。如何满足这一趋势下的存储需求，成为行业亟待解决的问题。

  
AGI应用本地化的存储需求

随着AGI应用的广泛落地，其数据存储需求呈指数级增长。例如，DeepSeek-V3的模型文件体积已达到642GB，而未来更强大的AGI模型可能会突破TB级别。存储需求的爆发主要带来了以下挑战：

•容量挑战：未来AGI应用将需要更大规模的数据存储能力，要求存储设备具备TB级甚至PB级的扩展性，以满足日益增长的模型文件和训练数据需求。

•性能要求：大规模数据读写、实时推理计算要求存储设备具备极高的顺序读取带宽和随机读写IOPS性能，以确保AI应用的高效运行。

•成本与能耗：在数据中心和个人终端中，存储设备的购置成本和运行能耗成为关键因素。如何在满足大容量需求的同时，控制能耗并降低单位存储成本，是存储技术发展必须解决的问题。

  
QLC 固态硬盘如何满足未来AGI应用的存储需求

面对AGI应用带来的存储挑战，QLC正逐步成为理想的解决方案。QLC 固态硬盘凭借高存储密度、高读写性能和低能耗等特点，能够满足AI本地化部署的核心存储需求。

•高存储密度优势：QLC 闪存芯片每个存储单元可存储4 bit数据，相比TLC具有更高的存储密度，使存储设备在相同体积下提供更大的容量。这使得QLC 固态硬盘在有限物理空间内提供了更大规模的数据存储能力，为AGI应用的快速发展提供强有力的存储支撑。

•读写性能与能耗优势：现代QLC 固态硬盘在顺序读写和随机访问性能方面已取得显著突破，相比传统机械硬盘和部分TLC 固态硬盘，能够更快地加载和处理AI所需的数据。在数据中心和AIPC等场景中，QLC 固态硬盘的低功耗特性有助于降低长期运营成本，符合绿色计算的趋势。

•对AGI本地化部署的助力：在AGI本地化部署场景中，存储设备的可靠性和可扩展性至关重要。QLC 固态硬盘不仅能够提供稳定的存储基础，还能随着AGI应用的升级而灵活扩展，满足未来更大规模模型的高效运行需求。

  
AGI本地化部署催生AIPC与AI服务器的配置革命

随着AGI应用的普及，全球PC和服务器市场也在经历新一轮的硬件升级潮。根据Canalys的数据，预计2025年AIPC的出货量有望达到1亿台，占整体PC市场的40%；到2028年，AIPC的出货量预计将增长至2.05亿台，占比达到70%。这一趋势将推动整个PC产业升级，对高性能存储设备的需求将持续增长。与此同时，AI服务器市场也在快速发展。TrendForce集邦咨询预测，2024年AI服务器的市场规模将达到1870亿美元，年增长率达69%，产值占整体服务器市场的65%。AI服务器需要高效的数据存储解决方案，QLC 固态硬盘的高容量、高速读写能力和低能耗特性，使其成为AI服务器市场的重要选择。

  
随着终端需求的增长、升级，企业级和消费级市场的存储设备升级将被带动，继而可能推动整个存储硬件产业链的创新发展。QLC 固态硬盘作为高性能、高性价比的存储方案，将在AIPC、服务器、AI数据中心等多个领域发挥核心作用，为AGI时代的存储需求提供更优的解决方案。

  
长江存储QLC固态硬盘企业级存储解决方案

凭借创新的晶栈®Xtacking®技术以及企业级QLC闪存芯片，长江存储在企业级和商用消费级QLC固态硬盘领域具备领先优势，其产品不仅在高存储密度、低功耗、性能稳定性方面表现出色，还能够满足AGI应用对存储设备日益增长的需求。

  
未来，长江存储将持续创新，为AGI时代提供更优质的存储解决方案，助力全球科技产业迈向更高层次的发展。