#SandiskLongTermTargets
闪迪这一轮最大的变化来自AI。AI训练和AI推理都会产生存储需求，2026年以后更值得关注的是推理。模型训练结束以后，模型权重需要长期保存，训练数据、checkpoint、向量数据库、日志和各种中间结果也需要存储。模型进入推理阶段以后，用户每一次请求都会读取模型和相关数据，长上下文、RAG、Agent、多轮对话和持续生成内容都会增加数据读取和写入。AI使用规模从少数训练任务扩展到数亿甚至数十亿次日常推理以后，存储访问次数和数据总量会同步增长。
大家都在喊hbm，但是hbf也非常非常非常重要。
然后是HBF，High Bandwidth Flash。这个技术对闪迪未来估值非常重要。当前GPU最重要的内存是HBM。HBM具有极高带宽，因此特别适合直接服务GPU计算。AI模型和KV Cache持续扩大以后，HBM容量开始成为系统约束之一。闪迪和SK hynix正在推动HBF标准化，让Flash能够以更高带宽、更大容量进入更靠近计算的位置。NAND未来可以继续承担SSD存储，同时向AI计算系统内部更高价值的位置扩展。
$SNDK
闪迪这一轮最大的变化来自AI。AI训练和AI推理都会产生存储需求，2026年以后更值得关注的是推理。模型训练结束以后，模型权重需要长期保存，训练数据、checkpoint、向量数据库、日志和各种中间结果也需要存储。模型进入推理阶段以后，用户每一次请求都会读取模型和相关数据，长上下文、RAG、Agent、多轮对话和持续生成内容都会增加数据读取和写入。AI使用规模从少数训练任务扩展到数亿甚至数十亿次日常推理以后，存储访问次数和数据总量会同步增长。
大家都在喊hbm，但是hbf也非常非常非常重要。
然后是HBF，High Bandwidth Flash。这个技术对闪迪未来估值非常重要。当前GPU最重要的内存是HBM。HBM具有极高带宽，因此特别适合直接服务GPU计算。AI模型和KV Cache持续扩大以后，HBM容量开始成为系统约束之一。闪迪和SK hynix正在推动HBF标准化，让Flash能够以更高带宽、更大容量进入更靠近计算的位置。NAND未来可以继续承担SSD存储，同时向AI计算系统内部更高价值的位置扩展。
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