AIがクラウドからエッジへと加速する波の中で、ストレージは従来の媒体からシステムレベルの重要な能力へと進化しています。先日開催されたCFMS|MemoryS 2026サミットで、江波龍はSPU（ストレージ処理ユニット）、iSA（ストレージインテリジェンスエージェント）、HLC（ハイレベルキャッシュ）、新世代高速ストレージメディアPCIe Gen 5 mSSDなどの新製品シリーズを発表し、データ階層化の精密化とソフトウェア・ハードウェアの協調ソリューションを通じて、AI時代の性能とコストのバランスを取り、エッジ側AIストレージシステムの競争力を構築しています。
エコシステム協力の面では、江波龍はAMDのRyzen AI Max+395プロセッサを搭載したインテリジェントエージェントホストと共同で最適化を行い、397Bモデルのローカル展開を実現し、DRAMの占有を約40%削減しました。さらに、組み込みストレージ分野では、紫光展锐と共同で検証を行い、4GB DDRとHLCを組み合わせた場合、20種類のアプリの起動時間はわずか851msとなり、6〜8GB DDRの体験に近づき、端末コストの低減が期待されています。
江波龙：システム化されたエッジAIストレージの展開 新たなハードウェア・ソフトウェア協調のパラダイムを開始
（来源：证券时报）
AIがクラウドからエッジへと加速する波の中で、ストレージは従来の媒体からシステムレベルの重要な能力へと進化しています。先日開催されたCFMS|MemoryS 2026サミットで、江波龍はSPU（ストレージ処理ユニット）、iSA（ストレージインテリジェンスエージェント）、HLC（ハイレベルキャッシュ）、新世代高速ストレージメディアPCIe Gen 5 mSSDなどの新製品シリーズを発表し、データ階層化の精密化とソフトウェア・ハードウェアの協調ソリューションを通じて、AI時代の性能とコストのバランスを取り、エッジ側AIストレージシステムの競争力を構築しています。
証券时报などのメディアの取材に応じて、江波龍の副社長兼企業向けストレージ事業部長の闫書印氏と、会社の副社長兼組み込みストレージ事業部長の黄強氏は、現在のストレージ業界の全体的なトレンド、エッジ側AIストレージ製品の設計思想、そして会社のサプライチェーン全体の展開能力について解説しました。
エッジ側AIストレージの変革
最近、GoogleがTurboQuant技術を発表し、約6倍のメモリ節約と推論速度の8倍向上を実現できると宣言しました。このニュースは、業界や資本市場にストレージ技術の効率向上への関心を呼び起こし、一時的な市場の感情の揺れをもたらしました。
闫書印氏は、証券时报の記者に対し、AIストレージ効率最適化に関する技術の継続的な探索が行われており、実現すればエッジ側AIの応用シナリオの普及をさらに促進すると述べました。
短期的な変動に比べて、ストレージ市場の長期的な需給動向は依然として業界の注目点であり、一部のストレージコントローラーメーカーは少なくとも2027年まで継続すると予測しています。しかし、最新のフラッシュメモリ市場の予測によると、ストレージ製品の価格は連続3四半期の大幅上昇を経験し、2026年第3四半期からは上昇幅が徐々に収束し、具体的な製品ラインの価格には差異が出る見込みです。
業界のサイクルと価格動向に対する多様な見解を踏まえ、江波龍は、技術革新によるAIストレージ効率の向上と応用シナリオの拡大が、引き続き産業発展の核心的な軸であると考えています。
紹介によると、AI技術がエッジ側に浸透し続け、各種スマート端末の応用が成熟に向かう中で、業界全体はストレージの性能、アーキテクチャ、協調能力に対してより高い要求を掲げています。エッジ側AIの迅速な実現は、従来のストレージアーキテクチャに新たな技術的課題と変革をもたらし、江波龍の製品技術の戦略的展開の核心ポイントとなっています。
ソフトウェア・ハードウェアの協調
クラウドAIがGPU向けの専門的なストレージサービスに焦点を当てているのに対し、エッジ側AIは高性能容量、SiP（システムインパッケージ）システムレベルの集積封装、カスタマイズサービスの三つのコアニーズを中心に展開し、従来の標準ストレージエコシステムとは本質的に異なる要求を持っています。
闫書印氏は、AI技術の進展に伴い、従来のデータ階層化モデルが変化しつつあると述べました。冷データ・熱データの区分に加え、今や温データのシナリオが顕著になってきていると指摘し、この変化に対応して江波龍はSPU（ストレージ処理ユニット）、iSA（ストレージインテリジェンスエージェント）、HLC（ハイレベルキャッシュ）技術を導入し、インテリジェントなスケジューリング機能を実現するとともに、エコシステムパートナーと共同で最適化を進め、ソフトウェア・ハードウェアの協調最適化を深めています。
従来のSSDコントローラーチップと異なり、SPUはインテリジェントストレージアーキテクチャ向けに設計された専用処理ユニットで、5nmの先進製造プロセスを採用し、最大容量は128TBに達します。容量とコストのバランスを効果的に取ることが可能です。SPUのコアは、インハウスのロスレス圧縮とHLC（ハイレベルキャッシュ）技術の二つの能力を備え、SSDの容量とコストを大幅に節約し、HLC技術を通じて温冷データをSSDに下沉させ、DRAM容量の約40%を節約します。さらに、iSAを併用することで、異種ハードディスクのインテリジェントなスケジューリングが可能となり、SLCやQLCなど多様なフラッシュメモリアーキテクチャに対応します。
紹介によると、KVキャッシュの温データは通常ローカルSSDに保存され、容量とアクセス速度のバランスがエッジ側AIストレージの重要な方向性です。
「従来のストレージ業界では、ハード・ソフトの体系は細やかなデータ識別や階層管理のような仕組みはありませんでした。現在のメモリコスト高騰の背景の中で、データを区別・識別し、高頻度データのスケジューリングを最適化することにより、フラッシュメモリのアクセス速度を効果的に向上させることができる」と黄強は述べました。ソフトウェアとハードウェアの協調、組み込みストレージの最適化により、全リンクのストレージ運用効率を向上させることが、業界の共通の発展方向となっています。
エコシステム協力の面では、江波龍はAMDのRyzen AI Max+395プロセッサを搭載したインテリジェントエージェントホストと共同で最適化を行い、397Bモデルのローカル展開を実現し、DRAMの占有を約40%削減しました。さらに、組み込みストレージ分野では、紫光展锐と共同で検証を行い、4GB DDRとHLCを組み合わせた場合、20種類のアプリの起動時間はわずか851msとなり、6〜8GB DDRの体験に近づき、端末コストの低減が期待されています。
サプライチェーン能力の向上
エッジ側AIのトレンドにより、ストレージメーカーのシステム化能力とカスタマイズサービスに対する要求が高まる中、江波龍はカスタマイズサービスのFoundryモデルを導入し、従来のストレージの単一アップグレードの制約を突破し、全方位的な総合向上を実現しています。このモデルは、チップ設計、ハードウェア設計、ファームウェア・ソフトウェア、封止技術、工業デザイン、自動化テスト、材料工学、生産製造などの全産業チェーンのコア要素をカバーし、SiPはSoC、eMMC/UFS、LPDDR、WiFi、Bluetooth、NFCなどの多種多様なチップを一つの封止に集積可能です。
黄強は、江波龍のコントローラーチップ設計能力、ソフトウェア設計能力、SiP（システムインパッケージ）などの高端封止検査能力により、全リンクのストレージ能力を構築し、将来のエッジ側AIの多様化・カスタマイズニーズに対応できると述べました。
「一方で、中国のエンジニアとサプライチェーンの優位性を活かし、国内の製品展開を強化しています。もう一方で、海外の生産拠点を活用し、コア技術の成果を低コストで迅速に複製し、海外製造の難易度を下げ、グローバルな端末市場に近づいています」と黄強は明かしました。今後の海外展開についても自信を示しています。
上流のストレージメーカーとの協力について、闫書印は証券时报の記者に対し、江波龍の強みは規模の拡大にあり、長期的に上流メーカーと良好な協力関係と信用を維持できると強調しました。
「規模の拡大はストレージ産業にとって非常に重要です。AIによる供給関係の変化に伴い、資源が逼迫する周期には、より競争力のある分野や顧客に資源が優先的に配分されることになります。私たちは既存の優位性を活かしつつ、製品革新を継続していくことが、企業の重要な戦略です」と闫書印は述べました。
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