AI PC浪潮来袭，长江存储推出一系列针对PC设备的存储解决方案。

随着以ChatGPT为代表的各种AI大模型的兴起，各行各业都在探索如何借助AI技术，实现或业务、或模型甚至是生态的迭代创新，创造更多价值和效益。

在传统的PC领域，同样掀起了AI风暴。AI PC，顾名思义就是将AI大模型和个人PC进行结合，实现个人PC上也能玩转AI。

该产品的突出特性是，不仅拥有本地部署、由本地知识库组成的个人大模型，实现自然语言交互，推动生产力的提升。同时，还能通过网络和云端AI进行联动，实现本地和云端大模型之间数据、算力的智能合理的调配，缩减响应时间，使得大部分任务能够依托本地模型完成。

最终进化到离线状态下，也能“读懂”用户需求，提供高准确度、个性化的智能服务。

不同于传统PC的CPU+GPU架构，专注于本地的“计算+存储”业务;AI PC在传统架构上添加了“AI”，即NPU模块，形成“CPU+GPU+NPU”的异构方案，使得其功能扩展到了 “计算+存储+算力”，进而适应AI PC对算力的需求。

从AI PC的产品功能和硬件架构上不难看出，随着AI PC在算力上的提升，对存储器同样也提出了更高要求。

1、高性能需求

在PC中AI应用程序运行的各个阶段，都需要存储器提供高性能支撑。

在采集阶段，AI应用程序运行需要采集大量的数据，包括图像数据、语音数据等，这就需要存储器提供更高性能，进而高效的进行数据存储，提升数据采集效率;在预处理阶段，包括清洗、去噪、归一化等操作，也都需要存储器的高性能表现，加速数据的筛选、清洗和预处理，便于后续的算法训练和推理。到了算法训练阶段，同样也要存储器能够实时保持高性能，处理相关数据存储的指令，配合着深度学习算法，就预处理的数据进行训练，最终生成模型。

2、大容量存储

大容量存储器，是AI PC产品的核心需求之一。从架构上，随着AI算力的提升，以及AI大模型的本地化部署，都对存储器容量提出了更高要求，继而承载AI带来的海量数据及各种指令。即使AI PC仅仅是整合了轻量化AI模型，可依旧会产生海量的非结构化数据。

从功能上，AI的加持下，各种丰富的生成式应用兴起，势必会带来更丰富的体验和交互方式，在此过程中，也会生成大量的应用数据及缓存数据。

因此，无论是从架构还是功能上，AI PC产品都离不开大容量的存储器。

3、低功耗

AI PC引入“AI”模块后，功耗也是一个需要重点考量的问题。从体验上来看，AI PC不间断的进行算法更新和机器学习，存储器长时间提供高性能的数据存储服务，由此产生的海量热量会影响用户的使用体验;从续航上看，无论是AI PC产品，还是传统PC设备上，都在追求更高的续航，让PC的“移动”、“便携”的价值放大化。

低功耗的存储器，在相同工况下，不仅能降低设备的发热量提升用户体验，还能和AI PC的其他低功耗硬件，一同延长整体续航时间。

4、数据安全

从原理上，AI PC除了在个人终端内嵌大模型，还需要和云端大模型进行数据交互、算力的调配。在此进程中，如何保护本地知识库内涉密信息的安全存储?如何避免在云端交互进程中，个人推理算法中敏感信息的泄露?这些都对数据存储安全带来了极大的挑战。

对于存储器而言，一方面需要能够在存储设备的硬件层面，构建数据防火墙，确保经过用户授权后的程序和操作，方能读取、处理隐私数据;另一方面，同样也需要从软件上，设计更多安全防护措施，防止数据泄露。

面对着激荡而来的AI PC浪潮，长江存储推出了一系列针对PC设备的存储解决方案。

长江存储PC411是首款采用其第四代三维闪存芯片的消费级固态硬盘，突破了固态硬盘高性能、低功耗以及高性价比的“不可能三角”，为客户和用户提供更完美的选择。

得益于长江存储第四代三维闪存芯片高达2400MT/s的I/O速率，PC411能以4通道方案设计达到PCIe Gen4x4接口上限，实现总线饱和(Saturate the Bus)。相较于传统8通道方案产品，PC411减少了一半通道数量，显著降低25%的功耗并减少发热。PC411采用主机缓存方案(HMB)，降低了客户和用户的成本，性比价极高。

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