三星与SK海力士竞逐CXL，AI存储架构迎变革

目前，三星电子和SK海力士正致力于研发计算快速链接（CXL）存储器，旨在构建全新的存储层级架构。这两家企业在人工智能（AI）存储领域的竞争，已从单纯的产能扩张和技术迭代，延伸至存储层级结构的创新。

在现有的AI存储系统中，通常采用“高带宽存储器（HBM）、双倍数据速率同步动态随机存取存储器（DDR）、固态硬盘（SSD）”的层级结构。HBM和DDR主要用于存放图形处理器（GPU）和中央处理器（CPU）实时计算所需的“热数据”，而大量暂不使用的“冷数据”则存储在SSD中。HBM单颗容量多在数十到数百GB之间，读写速度极快；DDR容量可达数TB；SSD容量则高达数十TB，但三者的访问速度依次递减。近期，HBM和DDR正遭遇容量瓶颈，不仅供应紧张，且受限于AI芯片的物理接口数量，难以灵活扩容。若要大幅增加本地HBM或DDR的容量，通常需要成比例地增加GPU和CPU的数量，从而推高整体成本。

相比之下，CXL存储器能够作为本地HBM和DDR之外的扩展存储层。尽管其访问延迟通常高于本地DDR和HBM，带宽也无法与HBM匹敌，但它支持更灵活的容量扩展，并能在交换机架构下实现存储资源的池化与共享。与将数据转移至SSD相比，CXL允许系统以更接近主存的方式访问外部大容量存储，从而辅助AI推理。该技术在键值缓存（KV cache）、冷热数据分层以及容量不足时的数据卸载场景中表现尤为适用。CXL存储器的容量可达数TB至数十TB，访问速度较快，其特性正好介于DDR和SSD之间。

据韩媒《首尔经济》报道，SK海力士计划在2026年6月推出推理层级存储扩展（IMTE）架构技术，并已向学术界展示。该架构在HBM、DDR和SSD之间引入了“CXL混合存储器”，通过多层存储协同工作，使AI推理效率提升了35.7%。基于此，SK海力士将存储层级扩展为“HBM、DDR、CXL存储器、SSD”，使CXL存储器不仅是简单的容量扩展，更成为连接其他存储介质的枢纽。它能够预测HBM和DDR所需的热数据，提前从SSD中提取并传输，赋予SSD计算辅助功能。

另一方面，三星于2026年7月9日发布CXL技术白皮书，展示了相关优化技术。三星表示，CXL 2.0存储器（CMM-D 2.0）的AI推理性能已达到最新DDR5产品92%的水平。虽然CXL存储器在容量扩展上优于DDR，但访问延迟较高，三星通过优化技术弥补了这一短板。此外，三星也采用了类似CXL混合存储器的技术路径，正在研发CXL内存模块-混合（CMM-H）等产品，其特点是将CXL技术同时应用于动态随机存取存储器（DRAM）和闪存（NAND）。

在全球存储厂商激烈争夺市场主导权的背景下，据市调机构Yole Group预测，CXL市场规模将从2026年的21亿美元（约合人民币142.40亿元）增长至2028年的158亿美元（约合人民币1071.38亿元），增幅超过652%。业界人士指出，尽管CXL存储器仍处于商业化初期，但客户需求可能随时爆发，供应商正加速技术研发以应对竞争。同时，英伟达（NVIDIA）等主要芯片制造商的新一代平台已开始支持CXL兼容性，以适应AI服务器存储架构的变革。

注：按1美元≈6.78人民币计算