第五届gmif创新峰会（gmif2026）近日在深圳圆满闭幕。本次大会由深圳市存储器行业协会与北京大学集成电路学院联合主办，以“ai内存与存储构建的未来”为核心主题，吸引超3000名行业专业人士注册参会，聚焦ai推理、企业级存储、云-边-端协同等前沿议题。
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三星内存中国首席副总裁兼首席技术官凯文·尹在峰会上发表题为《内存革命：构建智能体AI的基石》的主旨演讲，系统阐述了从服务器级SSD到终端侧zNAND-O的全栈产品战略。他指出，随着AI技术由生成式迈向智能体阶段，多个智能体协同执行复杂任务的趋势日益明显，由此带来的token生成量呈爆发式增长，对KV缓存的容量规模与复用效率提出更高要求。当KV缓存体量超出GPU显存承载极限时，部署独立且可共享的外部存储层级便成为必然选择。
围绕KV缓存共享这一关键挑战，凯文·尹重点介绍了两款面向服务器市场的SSD新品。主打极致性能的PCIe Gen6 SSD——PM1763，采用V-NAND TLC工艺并集成增强型散热设计，预计将于2026年第四季度启动工程样品交付；主打超大容量的BM1773则基于V9 QLC技术，提供16TB至256TB全系列容量选项，并宣称是“全球体积最小的256TB SSD”。在他看来，这两款产品将分别精准切入高性能与高密度两大细分市场。
在NAND制程方面，凯文·尹正式揭晓三星最新一代V10 BV-NAND，该技术为业内首款突破400层堆叠的量产级方案。相较前代V9，V10在单位面积位密度上提升58%，I/O接口速率提高33%，同时功耗下降25%。其核心突破源于先进混合键合工艺——即分离制造存储阵列与外围逻辑电路，再通过垂直互连实现高精度堆叠，从而兼顾密度、速度与能效。
面向终端侧AI应用，三星同步推出新一代嵌入式NAND架构zNAND-O，当前正推进4层与8层版本的研发工作。据三星预测，至2030年主流AI模型参数量将突破1万亿量级；若继续沿用传统统一内存架构，将全部权重加载至DRAM中，终端设备成本将难以承受。zNAND-O通过与MPU同封装集成，并借助UCIe高速互连接口，实现高达DRAM 10倍的位密度，读取带宽与能效亦达传统NAND闪存的7倍。在基于Moonshot AI Kimi K2-1T模型的仿真测试中，搭载zNAND-O优化NPU架构的方案，在保持同等AI推理性能前提下，内存硬件成本降低至原有四分之一，可部署模型规模则接近翻倍。
GMIF峰会每年遴选并表彰在产业链关键技术攻关与计算生态共建中发挥引领作用的企业。凭借zNAND-O三维集成架构、400层以上V10 NAND、CXL内存扩展技术，以及在DRAM与NAND领域持续多年的全球领先地位，三星半导体荣膺“AI内存与存储产业卓越领导力奖”，这也是其连续第二年斩获该奖项。从支撑共享KV缓存所需的高速大容量服务器SSD，到突破400层堆叠极限的V10 NAND，再到面向终端AI的zNAND-O架构，三星已在AI内存与存储的多个关键层级全面布局、协同推进。
