電子發(fā)燒友網報道（文/黃晶晶）面對蓬勃發(fā)展的內存焦慮AI，在MemoryS 2025上，閃存閃存群聯(lián)電子執(zhí)行長潘健成表示，破局面對AI服務器成本太高、微調數據上云端不安全等挑戰(zhàn)，訓練消耗在地端的增加AI微調訓練對于解決問題而言是必須的。若一味增加GPU和內存數量，內存焦慮無疑將導致本地AI訓練的閃存閃存成本奇高，無法獲得普及效應。破局

圖：群聯(lián)電子執(zhí)行長潘健成

群聯(lián)電子推出了獨家發(fā)明且也是微調全球第一家將NAND應用于AI服務器中的滿血版AI訓推一體機平價方案aiDAPTIV+。通過aiDAPTIV+，訓練消耗企業(yè)可以在本地邊緣環(huán)境中執(zhí)行AI模型后微調訓練，增加確保數據安全的內存焦慮同時顯著降低AI訓練成本。

群聯(lián)電子aiDAPTIV+ 技術通過動態(tài)緩存，閃存閃存結合基于NAND 閃存“aiDAPTIVCache”緩存技術，破局擴展 HBM 和 GDDR 內存，顯著提升性能。據悉，在 GTC 2025 大會上，群聯(lián)攜手 Maingear 公司推出了搭載 aiDAPTIV+ 技術的全球首款支援 LLMOps (Large Language Model Operations; 大型語言模型運作) 的消費級筆電，用戶將可使用自身企業(yè)或個人資料來微調(Post-training/Fine-tuning) 最多 80億 (8B) 參數的大型語言模型 (LLM)，讓預訓練 (Pre-trained) 的AI模型能依據邊緣應用場景與使用者需求進行客制化 (Post-training)，以達到真正的AI落地普及化；此外，通過 aiDAPTIVLink 3.0 新版中間件 (Middleware)，負責 SSD的 NAND 和 GPU 之間的數據傳輸，提供更快的首個 Token 時間（TTFT）回調響應，并支持更大的 LLM（大型語言模型）提示上下文。

“我們的地端AI模型微調方案aiDAPTIV+，與NVIDIA創(chuàng)辦人黃仁勛于CES演講中提及的地端推論 (Inference) 機器設備策略相呼應，將為AI應用的地端模型微調訓練以及推論帶來更廣泛的應用場景及SSD有很大幫助。”潘健成說道，本地AI微調訓練將進一步增加英偉達GPU的銷量，也將為閃存產業(yè)鏈打開新的市場空間，尤其是企業(yè)級SSD需求將從云端下沉到邊緣端市場。

群聯(lián)電子2024年業(yè)績表現(xiàn)亮眼，總營收金額達新臺幣589.36億元，較2023年增長達22%，創(chuàng)下歷史第三高紀錄。潘健成表示，2024年雖然面臨全球消費市場疲軟的挑戰(zhàn)，但群聯(lián)憑借堅強的技術實力與多樣的產品布局，依舊在業(yè)界交出亮眼成績。我們的存儲解決方案在各大應用領域持續(xù)受到市場肯定，展現(xiàn)出群聯(lián)的靈活應對能力與市場競爭力。

潘健成在演講中指出，2024年群聯(lián)電子研發(fā)支出近30億元人民幣，巨額研發(fā)支出帶來了巨大壓力，同樣的，盈利難也導致NAND原廠資本支出開始放緩。

在他看來，若談NAND產業(yè)未來路在何方，如何協(xié)助NAND原廠創(chuàng)造價值是重要課題之一。渠道市場存儲產品需求快速下滑，“要能夠生存就要長進”，系統(tǒng)整合廠要做NAND存儲差異化、要創(chuàng)造價值。如在PC應用上，群聯(lián)開發(fā)了PQC防偽方案，安裝于PC的存儲，可辨識AI合成圖片、視頻、文件，強化PC資料防護，價值是原來SSD的3倍。

他進一步認為，電子產業(yè)經歷三大周期，從90年代的PC、到2000年左右的智能手機，再到現(xiàn)在的AI走入端側，回看過去每一次的產業(yè)大爆發(fā)都帶動半導體產業(yè)鏈10多年的成長動能。而這一次AI的到來也將產生新的長周期的半導體繁榮。毋庸置疑，端側AI將帶給存儲巨大的機會。