6 月 24 日，MWC26 上海在上海新国际博览中心开幕。相比往年更熟悉的 5G、终端和网络能力，今年展会里的 AI 议题更密集：运营商谈智能基建，终端厂商谈移动 AI，车联网、工业互联网和具身智能也进入产业讨论。MWC 上海官方把 N4 馆设置为 Mobile AI Innovation Frontiers，展示范围覆盖从芯片、AI 服务器、前沿模型，到 AI 原生硬件和人形机器人。
AI 主题把移动通信产业的讨论方向让很多产品、技术的展示转向数据处理链条。移动通信行业过去常用带宽、时延和覆盖描述进步，AI 加入后问题延伸到连接之后：数据存在哪里，在哪里被调用以及多久能写完。端侧设备要保存和调用本地数据，边缘节点要处理低时延任务，云端有大量训练和推理要进行，包括智能车和智能化工厂也加入了长期写入、运行数据的阵营。
数据规模的持续增长，也让存储系统在AI产业链中的价值被重新认识。正如闪迪公司副总裁兼中国区总经理蔡耀祥表示：“AI已成为推动企业转型、智能互联、数据中心及移动技术发展的关键驱动力。与此同时，云、边、端协同与多模态应用持续深化，数据正呈爆发式增长。在这一背景下，海量数据的实时处理需求与AI推理需求不断攀升，对支持数据高效流转和AI部署的存储系统提出了更高要求。”
< 闪迪公司副总裁兼中国区总经理 蔡耀祥 >
从某种意义上说，AI应用越接近真实场景，存储系统的重要性就越突出——它不仅关系到数据能否被及时读取和稳定保存，也关系到设备能否长期可靠运行。
智能车和智能化工厂：长期运行背后的存储考验
手机上的 AI 功能可以通过系统更新继续优化，智能车和智能化工业设备要面对多年使用周期、复杂环境和持续写入。车端会生成感知数据、座舱交互、系统日志和 OTA 相关数据，工厂里的摄像头、机器人、边缘网关也会长期记录图像、状态和异常信息。
在这些场景中，速度、耐久性与可维护性往往需要同时满足。车辆需要在高温、震动和长期使用环境中保持稳定运行，工业设备则可能长期处于无人值守状态。对于企业而言，存储设备的可靠性已经不仅影响性能表现，更关系到后续维护成本和系统可用性。
SANDISK® iNAND® AT EU752 UFS 4.1嵌入式闪存驱动器服务于车载 AI 系统，其采用 BiCS8 TLC NAND 技术和 UFS 4.1 标准接口，面向智能网联汽车和软件定义汽车所打造。1TB 容量规格下，顺序读取速度高达4300MB/s，顺序写入速度高达 4100MB/s，性能较前代产品提升超过两倍。
< SANDISK® iNAND® AT EU752 UFS 4.1嵌入式闪存驱动器 >
车端计算任务正在变得集中：座舱智能化、驾驶辅助、车端模型、系统日志和 OTA 更新，都会增加空间占用和读写频率。SANDISK® iNAND® AT EN610 NVMe SSD面向高性能中央计算架构设计，支持将全部或部分存储空间配置为高耐久性的 SLC 模式，以满足新一代车载计算平台对于性能与可靠性的双重需求。
< SANDISK® iNAND® AT EN610 NVMe SSD >
值得关注的是，具身智能和工业AI也是本届MWC上海的重要热点。相比消费电子产品，工业场景通常需要设备7×24小时持续运行，并长期保存生产数据、设备日志和视觉信息。随着机器人、自主物流以及边缘AI应用不断普及，工业存储系统对于耐久性、环境适应能力以及预测性维护能力的要求也在持续提升。闪迪全新推出的工规级 SANDISK® IX QD352 microSD™ 存储卡及SANDISK® IX LD352 SD存储卡，均基于BiCS8 TLC NAND技术打造，支持宽温工作环境，并集成健康状态监测功能，可以很好的补充到自动化、机器人和物联网系统里的边缘记录场景。
< SANDISK® IX QD352 microSD™ 存储卡及SANDISK® IX LD352 SD存储卡 >
手机AI普及后读写性能进入体验账本
移动 AI 依然是 MWC26 上海最容易被普通消费者感知的主题。IDC 曾预测2025 年全球支持生成式 AI 的智能手机出货量将超过 3.7 亿部，占整体市场约 30%，到 2029 年这一比例将超过 70%。如果 AI 手机从旗舰机扩散到主流价位段，终端厂商需要重新分配存储在整机设计里的权重。
生成式 AI 手机需要保存本地素材、模型文件和上下文缓存。实时翻译、智能影像处理、个人助手和端侧搜索，都需要设备持续读取和写入数据，并在隐私和响应速度之间保持平衡。过去用户谈手机存储，更多是在问 256GB 够不够。端侧 AI 普及后，读写性能、文件管理和长期稳定性都会进入体验感知范围。
闪迪推出的SANDISK® iNAND® MC EU721嵌入式闪存驱动器面向主流到旗舰级移动智能设备，采用 UFS 4.1 标准接口，基于 BiCS8 QLC 3D NAND 技术所打造。1TB 容量规格下，它的顺序读取速度高达 4500MB/s，顺序写入速度高达 4300MB/s。高分辨率影像处理、本地语音助手、AR/MR/XR 内容加载和本地化数据处理，会把读写性能拉进日常体验。此外，SANDISK® iNAND® MC EU721嵌入式闪存驱动器还集成 Advanced RPMB 隐私加密、设备健康异常监测和 HID 碎片文件管理等功能，也是在处理手机用久后的隐私隔离、文件碎片和健康状态问题，在提供卓越性能表现的同时兼顾设备安全性和长期使用体验。
＜SANDISK® iNAND® MC EU721嵌入式闪存驱动器 >
AI数据中心要算读写效率这笔账
智能基建的讨论会很快回到数据中心，端侧 AI 增加了终端任务，云端工作量并没有减少。模型训练、推理服务、数据清洗、向量化、知识库更新和模型版本保存，都需要数据中心持续支撑。
行业讨论 AI 基建时，经常先看 GPU、网络和散热。存储承担的是计算开始之前和任务运行过程中的数据压力：训练前的数据准备、推理服务的高并发访问、检查点保存、日志记录和 RAG 场景里的知识库更新，都会带来密集读写。数据送不到计算侧，算力会等待。写入放大和能耗控制不好，长期部署成本也会增加。
闪迪旗下的SANDISK® SN861 NVMe SSD 面向大语言模型训练、推理和 AI 服务部署等计算密集型工作负载。它采用 PCIe Gen5 接口，容量高达 16TB，支持 NVMe 2.0 和 OCP 2.0 规范，提供 1 次或 3 次每日全盘写入选择。其中，SN861 E1.S 已通过 NVIDIA GB200 NVL72 系统认证，用于加速计算应用。
SN861 新一代产品全接口形式和全容量均支持 FDP，也就是 Flexible Data Placement，可帮助客户降低写入放大，延长 SSD 寿命，并改善性能和服务质量。值得一提的是，该产品的U.2与E1.S两种外形规格版本已获得开放计算组织 (Open Compute Project，OCP)的0CPInspired™认证。SANDISK® SN670 NVMe SSD 则承担大容量存储需求。该产品容量高达 256TB，适合构建 AI 数据湖并支撑数据准备工作。可以这么说，前者解决的是性能压力问题，后者处理容量压力问题，两者共同对应AI数据中心对于计算密集型和存储密集型工作负载的不同需求。
< 依次为SANDISK® SN861 NVMe SSD及SANDISK® SN670 NVMe SSD >
闪迪按数据位置拆分产品角色
移动 AI、智能基建、车联网和产业互联网在同一届 MWC 上海2026同时升温，说明 AI 应用正在离开单一终端叙事。手机要处理本地 AI 任务，数据中心要提升训练和推理效率，汽车要面对多年生命周期，工业边缘要在复杂环境中持续运行。
闪迪公司副总裁兼中国区总经理蔡耀祥表示：“作为全球先进闪存与存储技术创新企业，闪迪致力于通过持续创新及提供丰富的存储解决方案赋能用户，助力构建一个更加高效、互联和由AI驱动的数字生态。”正如蔡耀祥提到的那样，从闪迪的产品布局来看，旗下丰富的存储产品可以满足不同数据处理场景需求，SANDISK® iNAND® MC EU721嵌入式闪存驱动器满足移动终端需求，SANDISK® SN861 NVMe SSD及SANDISK® SN670 NVMe SSD服务于AI 数据中心，SANDISK® iNAND® AT EU752 UFS 4.1嵌入式闪存驱动器 与 SANDISK® iNAND® AT EN610 NVMe SSD 面向车载计算，工规级存储卡则覆盖边缘记录应用场景。
移动 AI 快速普及，更多行业对功能演示会越来越挑剔。终端响应速度、车机更新稳定性、AI 数据中心的长期能耗、工业节点的持续记录和预警，都会回到数据如何保存、读取和流动。对于存储产业而言，容量仍然是入口，读写性能、耐久、健康监测和系统适配会在更多项目里决定选择。毋庸置疑的是，当手机、汽车、工业设备和数据中心都开始承载AI任务时，存储也正在从通用组件演变为智能时代的重要基础设施。
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