دخل الذكاء الاصطناعي على الجانب النهائي في فترة انفجار، جيانغ بو لونغ "التخزين المتكامل" يقود ابتكار تخزين الحواسيب الشخصية/الهواتف المحمولة والملحقات القابلة للارتداء

（来源：电子发烧友网Elecfans）

从DeepSeek AI推理大模型到今年爆火的OpenClaw AI智能体，端侧AI市场被彻底引爆。如果说AI大模型训练成就了HBM高带宽存储，那么端侧AI推理也必将重新定义端侧AI存储。这其中，国内存储龙头企业江波龙的“集成存储”绝对是独树一帜的存在。

في قمة CFM|MemoryS2026 للذاكرة الفلاش التي أُقيمت مؤخراً، ألقى كل من يانغ تشو هوا بو رئيس مجلس الإدارة والمدير العام لشركة JiangboLong خطاباً رئيسياً، مع التركيز على التخزين المدمج واستكشاف الذكاء الاصطناعي على الأجهزة الطرفية. كما أجرى مسؤولان من الشركة مقابلات إعلامية خلال القمة، حيث قدما شرحاً تفصيلياً عن قدرات JiangboLong في التخزين على الأجهزة الطرفية، وفي الوقت نفسه حظيت الإصدارات الجديدة من منتجات التخزين وسلسلة التقنيات التي طرحتها الشركة حول الذكاء الاصطناعي على الأجهزة الطرفية باهتمام كبير من الأطراف الخارجية.

وأشار تشا هوي بو في خطابه إلى أنه مع تسارع تطبيقات استدلال الذكاء الاصطناعي، فإن الفصل الواضح بين خدمات التخزين في الذكاء الاصطناعي طبقيّاً بين السحابة والذكاء الاصطناعي على الأجهزة الطرفية يحدد الفارق الجوهري في خدمات التخزين. ومن بينها، يركز الذكاء الاصطناعي في السحابة على خدمات تخزين متخصصة موجهة لوحدات GPU، بينما يتمحور الذكاء الاصطناعي على الأجهزة الطرفية حول ثلاث احتياجات أساسية: سعة عالية الأداء، وتغليف تكامل على مستوى نظام SiP، وخدمات مخصصة. وتتطلب هذه المتطلبات التخزين بشكل مختلف جوهرياً عن منظومة التخزين القياسية السابقة.

تماماً كما تنتمي وحدات GPU الاستهلاكية ووحدات GPU المخصصة للذكاء الاصطناعي إلى أنظومة مختلفة كلياً، فإن الأولى تعتمد على منظومة الشرائح العامة، بينما الثانية تستهدف بناء منتجات أنظمة ذكاء اصطناعي كاملة. كذلك يحتاج الذكاء الاصطناعي على الأجهزة الطرفية إلى حلول تخزين مخصصة ذات تكامل عميق، وليس منتجات تخزين معيارية عامة. وبناءً على هذا التحديد الدقيق، تركز JiangboLong على حلول التخزين المدمج للذكاء الاصطناعي على الأجهزة الطرفية، مع مطابقة دقيقة للعديد من سيناريوهات مثل الهواتف الذكية للذكاء الاصطناعي، والقيادة المساعدة بالذكاء الاصطناعي، والأجهزة القابلة للارتداء، وAI PC، والروبوتات الجسدية… إلخ، لتثبيت اتجاه سيناريو واضح لابتكار تخزين الذكاء الاصطناعي على الأجهزة الطرفية، بما يكمل مزايا تخزين الذكاء الاصطناعي في السحابة.

بدعم SPU+iSA، تحسين عميق لتخزين AI PC، SSD لتحت البيانات الساخنة/الباردة، توفير كبير في سعة DRAM

صرّح يان شو يين، نائب رئيس JiangboLong ومدير قسم التخزين على مستوى المؤسسات، بأنه مع التطور المستمر لتقنيات الذكاء الاصطناعي، فإن نموذج توزيع البيانات على طبقات تقليدي يتغير حالياً. في السابق كانت البيانات غالباً ما تُقسم إلى بيانات باردة وساخنة، أما اليوم فقد برزت سيناريوهات البيانات المتوسطة/الدافئة بشكل متزايد. وبالنظر إلى هذا التغيير، قدمت JiangboLong SPU (Storage Processing Unit, وحدة معالجة التخزين) وiSA (Intelligence Storage Agent, وكيل تخزين ذكي)، بالإضافة إلى تقنية HLC المتقدمة للذاكرة المؤقتة المتقدمة، لتحقيق وظائف جدولة ذكية، بالتعاون مع مصنعي الأجهزة المضيفة لتطوير مشترك، وتعميق تحسين التوافق بين البرمجيات والعتاد.

وبخلاف شرائح المتحكم في SSD التقليدية، فإن SPU هي وحدة معالجة مخصصة مصممة لبنية التخزين الذكي. صُنعت الشريحة باستخدام عملية تصنيع متقدمة بدقة 5nm، وتصل السعة القصوى لكل قرص إلى 128TB. وفي الوقت الحالي، لا تتجاوز سعة cSSD السائدة في السوق 8TB كحد أقصى، كما أن حلول eSSD ذات السعة الكبيرة تكون تكلفتها مرتفعة نسبياً. لذا تحقق SPU توازناً فعّالاً بين السعة والتكلفة، ويمكن أن تحل محل HDD بكفاءة، وتوفر للعملاء إمكانية جديدة لاستكشاف حلول eSSD، فضلاً عن إمكانية خفض تكلفة امتلاك النظام الإجمالية بشكل ملحوظ.

تتمتع SPU بكفاءتين محوريتين أساسيتين: ضغط بلا فقدان داخل التخزين، وتقنية ذاكرة مؤقتة متقدمة HLC (High Level Cache). يبلغ متوسط نسبة ضغط الضغط بلا فقدان داخل التخزين 2:1. وقد تم التحقق عملياً من تغطية أنواع متعددة من البيانات مثل النصوص/الشفرة/القاعدة البيانية، مما يوفر بشكل كبير سعة وتكلفة SSD؛ كما يمكن أيضاً عبر تقنية HLC إنزال بيانات الدفء/البرودة إلى SSD، لتوفير ما يقارب 40% من احتياج سعة DRAM.

في موقع المعرض، لاحظت أن JiangboLong وAMD أجرتا بيانات اختبار فعلية لضبط وتحسين مشغل المُثَلِّيات الذكيّة بناءً على معالج الذكاء الاصطناعي Ryzen AI Max+ 395. يحقق هذا الجهاز نشر نموذج كبير للغاية محلياً بسعة 397B. وفي سيناريو سياق طويل جداً 256K (122B)، يمكن تشغيله بسلاسة باستخدام ذاكرة 128GB فقط، وبالتالي خفض احتياج DRAM بنسبة تقارب 40%، مما يقدّم حلاً عملياً مبتكراً للنشر المحلي الفعّال للنماذج فائقة الكِبر وتطبيقاتها على نطاق واسع.

حلل يان شو يين أن بيانات KV Cache الباردة غالباً ما تكون مخزنة في SSD المحلي، ويعد تحقيق توازن بين السعة وسرعة الوصول أحد الاتجاهات المهمة لتخزين الذكاء الاصطناعي على الأجهزة الطرفية. وعلى جانب AI PC، تعتمد تقنية HLC على SPU لتحقيق تصميم متعدد الطبقات: يتم بناء طبقة الأداء كمنطقة ذاكرة مؤقتة سريعة مخصصة للذكاء الاصطناعي لتمكين تحميل خبراء MoE / وفك تحميل قيم المفاتيح (key-value). أما طبقة التخزين فتتولى عمليات نظام التشغيل وتخزين البيانات العامة. عبر تطبيق قراءات/كتابات ذات أولوية أعلى وجدولة I/O ذات أولوية أقل، يمكن تحسين تجربة الذكاء الاصطناعي مع تقليل احتياج سعة DRAM وتكلفتها على الطرفيات. وبعبارة بسيطة، من خلال جدولة ذكية لأقراص SSD غير المتجانسة باستخدام HLC، يتم توجيه جدولة SLC أو QLC لسيناريوهات مختلفة، لتحقيق توازن أفضل بين الأداء والتكلفة.

بالطبع، إلى جانب وحدة معالجة التخزين SPU على مستوى العتاد، تبني JiangboLong على مستوى البرمجيات وكيل تخزين iSA. يجمع كلاهما بين التوافق البرمجي والعتادي لتحقيق حلقة مغلقة للابتكار التقني. وباعتبار iSA بمثابة عقل SPU، فهو محرك جدولة ذكي مصمم لاستدلال الذكاء الاصطناعي على الأجهزة الطرفية. وبالنظر إلى مشكلات مثل كون معلمات نماذج MoE ضخمة، وانتفاخ KV Cache، وأن تأخر I/O يؤثر في سلاسة التدفق الاستدلالي، فإن iSA يعالج بكفاءة صعوبات جدولة التخزين للاستدلال على الأجهزة الطرفية عبر تحميل خبراء MoE، وإدارة KV Cache بشكل ذكي، وخوارزميات الجلب المسبق الذكية. وفي حالة الضبط المشترك مع مضيف عامل ذكاء من AMD، بعد تركيب iSA وكيل التخزين في المضيف، يمكن أن يتعاون بفعالية مع SSD لتحقيق ضبط وتحسين، ورفع الأداء الكلي لتشغيل الذكاء الاصطناعي على الأجهزة الطرفية في النظام بأكمله.

تخزين AI phone مع تقنية HLC بالتعاون مع UFS، ويمكن إدخالها في أحجام قصوى للعديد من نظارات AI الرئيسية القابلة للارتداء

في مجال الأنظمة المضمنة، تحقق تقنية HLC المتقدمة للذاكرة المؤقتة تكاملاً عميقاً مع UFS، مما يتيح تطبيق سيناريوهات الأجهزة الطرفية المضمنة. وبناءً على بيانات اختبار فعلية طورتها JiangboLong بالتعاون مع Unigroup Zhanrui (紫光展锐)، وعلى منصة شرائح Zhanrui، وبعد إضافة 4GB DDR مع تقنية HLC، كان زمن استجابة تشغيل 20 تطبيقاً يقترب من 851ms فقط، وهي قريبة جداً من مستوى التكوين الطبيعي لـ 6GB/8GB DDR. كما أن JiangboLong مزودة بمنتج UFS 2.2 من وحدة تحكم WM7200 بتقنية تصنيع 14nm، حيث يصل أقصى معدل قراءة/كتابة تسلسلي إلى 1070MB/s و1000MB/s على التوالي، في حين تبلغ أقصى معدلات IOPS للقراءة/الكتابة العشوائية 240K و210K على التوالي، متجاوزة المستوى الرائد في الصناعة. وبالاستناد إلى ضمان تجربة سلاسة وعمر استخدام الأجهزة، يتم خفض احتياج سعة DRAM في الطرفية بشكل فعّال وتحسين تكلفة BOM.

صرّح يوانغ تشيانغ، نائب رئيس JiangboLong ومدير قسم التخزين المضمن، بأنه من منظور المنتجات المضمنة، فإن احتياجات الذكاء الاصطناعي على الأجهزة الطرفية في المستقبل تتمحور أساساً حول ثلاث اتجاهات: أداء عالٍ وسعة كبيرة، وتكامل على مستوى نظام SiP، وخدمات مخصصة.

وتتماشى سلسلة منتجات JiangboLong القابلة للارتداء تماماً مع هذا الاتجاه؛ إذ تستمر المنتجات في الابتكار وتتحقق خطوات تطبيقية بسرعة. ووفقاً للمعلومات، باعتبارها واحدة من القلائل في الصين الذين يمتلكون قدرة تصميم شامل للتغليف على مستوى النظام من طرف إلى طرف، تستطيع JiangboLong دمج أنواع متعددة من الشرائح مثل SoC وeMMC/UFS وLPDDR وWiFi وBluetooth وNFC داخل تغليف واحد. ويمثل eMMC 5.8mm × 6.3mm الذي تم عرضه حالياً أصغر منتج eMMC مُعلن عنه في الصناعة حتى الآن. من خلال تصميم تغليف بالغ التطرف، قامت JiangboLong بدمج رقائق الفلاش ووحدة التحكم التي طورتها داخلياً بدرجة عالية. وبالمقارنة مع eMMC شديد الصغر من الجيل السابق لدى JiangboLong بحجم 7.2*7.2mm، تم تقليص مساحة اللوحة الأم مرة أخرى بحوالي 30%، مما يتيح مساحة ثمينة إضافية لهيئات ارتداء شديدة التنافس في مثل نظارات ذكية وساعات يد.

أما المنتج الآخر الأحدث ePOP5x فيقوم بتكديس eMMC عالي الأداء وLPDDR5x DRAM عمودياً داخل تغليف واحد. تبلغ سرعة نقل LPDDR5x 8533Mbps، ويبلغ السماكها 0.5mm فقط. ويمثل اختراقاً آخر في تكنولوجيا تصنيع تغليف التخزين المضمنة الحالية. تتميز هذه المنتجات بخصائص رقيقة جداً يمكن أن تتناسب تماماً مع الطرف الأخير لساق النظارة في نظارات AI خفيفة للغاية؛ ومع تحقيق وصول عالي السرعة للبيانات وتشغيل ذاكرة عالية التردد، فإنها توفر دعماً عتادياً رئيسياً لتمكين تجربة “ارتداء بدون إحساس”.

فيما يخص الأداء في استهلاك الطاقة، فإن المنتجين الجديدين يشتملان على شرائح تحكم eMMC ذاتية التطوير من الجيل الجديد لدى JiangboLong، Huili Micro. ومن خلال تحسين عميق لاستراتيجيات القراءة/الكتابة وإدارة مساحة الفلاش، انخفض استهلاك الطاقة الساكن للمنتجين الجديدين مقارنة بالجيل السابق بشكل ملحوظ بنحو 250%. ويخفف ذلك بشكل فعّال من قلق بطارية أجهزة الارتداء الذكية “شحنة ليوم واحد”، ويوفر أساساً عتادياً متيناً لسيناريوهات الدوام المستمر مثل تنبيه صوتي يعمل طوال الوقت والتحليل الصحي.

على مستوى التغليف والاختبار (封测)، توفر وحدة Yuan Cheng Technology التابعة لـ JiangboLong، باعتبارها قاعدة تصنيع تغليف واختبار عالية المستوى للشركة، ضماناً كاملاً لسير العمل بدءاً من التغليف على مستوى الرقاقة وحتى الاختبار على مستوى النظام لمنتجات التخزين القابلة للارتداء. تمتلك Yuan Cheng Technology خط ESAT مخصص تم تصميمه خصيصاً لخصائص شرائح الارتداء، ويمكنه تنفيذ تغليف طبقي عالي الدقة وبالغ الرقة، وتصنيع تكديس غير متجانس. كما يمكن إجراء اختبارات موثوقية صارمة لنطاق درجات حرارة واسع من -40°C إلى 125°C. يتم اختبار كل شريحة تخزين قبل الخروج من المصنع بالكامل للتحقق من الأداء الكهربائي، والتقادم، والدورة الحرارية، والسقوط، لضمان أنها تظل تعمل بثبات وديمومة في بيئات استخدام صارمة مثل نظارات خارجية وساعات رياضية.

قال هوانغ تشيانغ إن تطوير التخزين المضمن لدى JiangboLong له مسار امتد لخمس عشرة سنة. وفي ظل خلفية الذكاء الاصطناعي الحالية، يتحول التخزين المضمن من مجرد تخزين معياري واحد إلى تكامل على مستوى النظام. تبني JiangboLong حلقة مغلقة كاملة من تعريف الشريحة حتى تسليم المنتج النهائي عبر “تحكم مطور ذاتياً + خوارزميات مدمجة (firmware) + تغليف واختبار متقدم”. إن وضع Foundry لخدمة التخصيص كامل السلسلة لتخزين الذكاء الاصطناعي، وهو “تحكم مطور ذاتياً + تحسينات firmare + تغليف واختبار ذاتي”، هو القدرة التنافسية الأساسية التي تميز JiangboLong عن شركات التخزين التقليدية. يتيح ذلك لـ JiangboLong التعاون بعمق مع العملاء حتى في مرحلة تعريف المنتج، لتنفيذ تصميم تخصيص كامل السلسلة من الرقاقة إلى المنتج النهائي وفقاً لمتطلبات الحوسبة لمنصة الارتداء المحددة، والقيود المتعلقة باستهلاك الطاقة والبنية، وتحويل “التخزين العام” إلى “تخزين محدد بالسيناريو”.

وبحسب ما ورد، فقد دخلت وحدات التخزين القابلة للارتداء لدى JiangboLong بالفعل ضمن سلاسل التوريد لدى عدة شركات رئيسية لتصنيع نظارات AI، ومن المتوقع أن تصبح نقطة نمو محتملة للشركة مع النمو السريع لهذه الفئة من المنتجات الأكثر مبيعاً.

خلاصة

مهما يكن الأمر، سواء كان AI phone أو AI PC أو “علبة جراد البحر”، يبدو أن الذكاء الاصطناعي على الأجهزة الطرفية قريب منا لكنه غير قابل للتحكم الفعلي بعد. إن حلول التخزين على مستوى النظام التي تدعم تشغيل النماذج الكبيرة للذكاء الاصطناعي والذكاء الاصطناعي كعملاء محلياً هي بالفعل الاتجاه الذي يسعى إليه المجتمع الصناعي. سيواصل التخزين المدمج لدى JiangboLong دعم موجة الذكاء الاصطناعي على الأجهزة الطرفية بفضل تقنياته المبتكرة وأدائه الممتاز.

كمّ هائل من الأخبار، وتحليل دقيق، كل ذلك متاح عبر تطبيق Sina Finance