La IA en el extremo del dispositivo entra en una fase de explosión, Jiang Bolong lidera la innovación en almacenamiento integrado para IA en PC/móviles y dispositivos wearables

(来源：Electron Hobbyer网Elecfans)

Desde los modelos de inferencia de IA de gran escala de DeepSeek AI hasta el agente de IA OpenClaw AI que ha explotado este año, el mercado de IA en el dispositivo se ha activado por completo. Si el entrenamiento de los modelos de IA logró el alto rendimiento de almacenamiento de ancho de banda de HBM, entonces la inferencia de IA en el dispositivo también redefinirá inevitablemente el almacenamiento de IA en el dispositivo. En este proceso, el concepto de “almacenamiento integrado” de la empresa líder nacional de memoria JiangboLong, es sin duda un caso único.

En la Cumbre de Flash CFM|MemoryS2026 celebrada recientemente, el presidente y gerente general de JiangboLong, Cai Huabo, ofreció un discurso de apertura en el que se centró en el almacenamiento integrado y en la exploración de la IA en el dispositivo. Los dos directivos de JiangboLong también dieron entrevistas a los medios durante la cumbre, en las que explicaron en detalle las capacidades de almacenamiento de IA en el dispositivo de JiangboLong; al mismo tiempo, el lanzamiento de nuevos productos de almacenamiento y tecnologías en torno a la IA en el dispositivo por parte de la compañía recibió una gran atención por parte del exterior.

En su discurso, Cai Huabo señaló que, con la aceleración de las aplicaciones de inferencia de IA, la clara división de los servicios de almacenamiento de IA en la nube y en el dispositivo se vuelve cada vez más nítida en el almacenamiento por capas de IA. En particular, la IA en la nube se centra en servicios de almacenamiento especializados orientados a GPU, mientras que la IA en el dispositivo se desarrolla en torno a tres necesidades centrales: alto rendimiento y gran capacidad, encapsulado de integración a nivel de sistema SiP y servicios personalizados. Sus requisitos para el almacenamiento presentan una diferencia esencial con respecto a la antigua ecología de almacenamiento estándar.

Así como las GPU de consumo y las GPU dedicadas a IA pertenecen a sistemas completamente diferentes, la primera se apoya en un ecosistema de chips de propósito general, mientras que la segunda se enfoca en construir productos completos de sistemas de IA. De manera similar, la IA en el dispositivo también necesita soluciones de almacenamiento personalizadas con integración profunda, no productos de almacenamiento estándar de uso general. Con esta localización precisa, JiangboLong se enfoca en una solución de almacenamiento integrado de IA en el dispositivo, haciendo una correspondencia precisa con múltiples escenarios como teléfonos con IA, conducción asistida con IA, dispositivos wearables con IA, PCs con IA y robots con IA encarnada, anclando la innovación del almacenamiento de IA en el dispositivo a una orientación clara basada en escenarios, y logrando una complementariedad de ventajas frente al almacenamiento de IA en la nube.

Impulso de SPU+iSA: optimización profunda del almacenamiento en AI PC; SSD para datos templados y fríos, con gran ahorro de capacidad de DRAM

Yan Shu yin, vicepresidente de JiangboLong y gerente general de la división de almacenamiento empresarial, indicó que, a medida que la tecnología de IA sigue desarrollándose, el modelo tradicional de datos por capas está cambiando. Antes, los datos solían dividirse en fríos y calientes; ahora, los escenarios de datos templados se vuelven cada vez más evidentes. Ante este cambio, JiangboLong lanzó SPU (Storage Processing Unit, unidad de procesamiento de almacenamiento), iSA (Intelligence Storage Agent, agente inteligente de almacenamiento) y la tecnología HLC avanzada de caché, para implementar una función de despacho inteligente, además de desarrollar conjuntamente con fabricantes de equipos, profundizando la optimización de la colaboración entre software y hardware.

A diferencia del controlador de SSD convencional, SPU es una unidad de procesamiento dedicada diseñada para la arquitectura de almacenamiento inteligente. El chip se fabrica con un proceso avanzado de 5nm; la capacidad máxima por disco es de hasta 128TB. En la actualidad, la capacidad máxima de los cSSD líderes del mercado es de solo hasta 8TB, mientras que las soluciones de eSSD de gran capacidad tienen costos elevados. SPU equilibra de manera efectiva el problema entre capacidad y costo: puede sustituir de forma eficiente a los HDD, ofreciendo nuevas posibilidades para que los clientes exploren soluciones de eSSD, y al mismo tiempo se espera que reduzca significativamente el costo total de propiedad.

Las capacidades clave centrales de SPU incluyen dos funciones: compresión sin pérdidas dentro del dispositivo y la tecnología avanzada de caché HLC (High Level Cache). La compresión sin pérdidas dentro del dispositivo logra un índice de compresión promedio de 2:1; en pruebas reales, cubre muchos tipos de datos como texto/código/bases de datos, etc., ahorrando de forma significativa la capacidad y el costo del SSD. Además, mediante la tecnología HLC se pueden desplazar los datos templados y fríos hacia el SSD, ahorrando alrededor de un 40% de la necesidad de capacidad de DRAM.

En el sitio de la exposición, el autor vio datos de prueba reales en los que JiangboLong y AMD, basados en el procesador de agente Rvyzón AI Max+ 395, realizaron una sintonización conjunta. El equipo logra la implementación local de un modelo de gran escala de 397B. En el escenario de contexto ultra largo de 256K (122B), con 128GB de memoria se ejecuta de manera fluida; con ello, se reduce en casi un 40% la ocupación de DRAM, proporcionando una solución práctica innovadora para la implementación local eficiente y a escala de modelos de gran tamaño.

Yan Shu yin analizó que los datos templados en caché KV suelen almacenarse en el SSD local; equilibrar capacidad y velocidad de acceso es una dirección importante para el almacenamiento de IA en el dispositivo. En el segmento de AI PC, la tecnología HLC implementa un diseño por capas apoyándose en SPU, donde la capa de rendimiento crea una zona de caché rápida especializada para IA para realizar la descarga de expertos de modelos grandes / valores clave (key-value). La capa de almacenamiento se encarga del sistema operativo y del almacenamiento de datos de uso general. Mediante lectura y escritura de alta prioridad y un despacho de I/O de baja prioridad, se optimiza la experiencia de IA a la vez que se reduce la necesidad de capacidad de DRAM del terminal y su costo. En pocas palabras, mediante el despacho inteligente de discos SSD heterogéneos mediante la tecnología HLC, se realiza un despacho de SLC o QLC según el escenario, logrando un mejor equilibrio entre rendimiento y costo.

Por supuesto, además de las unidades de procesamiento de almacenamiento SPU en el nivel de hardware, JiangboLong también construye, en el nivel de software, un agente de almacenamiento iSA. Ambos se combinan para lograr un ciclo cerrado tecnológico mediante la colaboración entre software y hardware. Como “cerebro” de SPU, el agente de almacenamiento iSA es un motor de despacho inteligente dirigido a la inferencia de IA en el dispositivo. Para problemas como los enormes parámetros de los modelos MoE, la rápida expansión de KV Cache y la latencia de I/O que afecta la fluidez del flujo de inferencia, se resuelven de manera eficiente los desafíos de despacho de almacenamiento en la inferencia de IA en el dispositivo mediante la descarga de expertos MoE, una gestión inteligente de KV Cache y algoritmos de precarga inteligente. En el caso de sintonización conjunta con el equipo de agente inteligente de AMD, después de instalar el agente de almacenamiento iSA en el host, puede colaborar de forma efectiva con el SSD para realizar la sintonización, mejorando el rendimiento general del sistema al ejecutar IA en el dispositivo.

Almacenamiento de IA en teléfonos: HLC en colaboración con UFS; uso en wearables con dimensiones extremas para entrar en múltiples marcas principales de gafas con IA

En el ámbito embebido, la tecnología avanzada de caché HLC y la integración profunda con UFS permiten la implementación en escenarios embebidos de IA en el dispositivo. Según datos de pruebas reales desarrollados conjuntamente por JiangboLong y Ziguang Zhanrui, al montar la plataforma de chips de Ziguang Zhanrui, después de combinar DDR de 4GB con la tecnología HLC, el tiempo de respuesta de inicio de 20 apps es de solo 851ms, acercándose al nivel de configuración normal de DDR de 6GB/8GB. Además, JiangboLong incorpora el producto UFS 2.2 con controlador WM7200 de proceso de 14nm. La lectura y escritura secuencial alcanza como máximo 1070MB/s y 1000MB/s; las lecturas y escrituras aleatorias, en términos de IOPS, alcanzan como máximo 240K y 210K, respectivamente, superando el nivel de la industria. Con el objetivo de garantizar una experiencia fluida y la vida útil del dispositivo, se reduce de manera efectiva la necesidad de capacidad de DRAM del terminal y se optimiza el costo del BOM.

Huang Qiang, vicepresidente de JiangboLong y gerente general de la división de almacenamiento embebido, indicó que, al observar los productos embebidos, el futuro de la IA en el dispositivo concentrará principalmente la demanda de almacenamiento en tres direcciones: alto rendimiento y gran capacidad, integración a nivel de sistema SiP y servicios personalizados.

Y la línea de productos wearables de JiangboLong está en sintonía con esta tendencia. Los productos siguen innovando y el avance de las aplicaciones es rápido. Según se informa, como uno de los pocos fabricantes de almacenamiento en el país que domina la capacidad de diseño de todo el flujo de empaquetado a nivel de sistema, JiangboLong puede integrar en un solo encapsulado diversos chips como SoC, eMMC/UFS, LPDDR, WiFi, Bluetooth y NFC. El eMMC 5.8mm × 6.3mm presentado en esta ocasión es el producto eMMC de menor tamaño publicado actualmente en la industria. Mediante un diseño de encapsulado llevado al límite, JiangboLong integra de forma altamente integrada los chips de memoria flash y el controlador desarrollado internamente. En comparación con el eMMC de tamaño ultra pequeño de la generación anterior de JiangboLong de 7.2*7.2mm, se reduce nuevamente alrededor de un 30% el área de ocupación de la placa madre, liberando aún más espacio valioso para estructuras wearables ajustadas como gafas inteligentes y relojes.

El otro producto más reciente, ePOP5x, apila verticalmente eMMC de alto rendimiento y DRAM LPDDR5x dentro de un encapsulado único. La tasa de transmisión de LPDDR5x es de 8533Mbps y el grosor es de solo 0.5mm. Representa otro avance en la tecnología de fabricación de encapsulados de almacenamiento embebido en la actualidad. Esta característica ultra delgada del producto puede integrarse perfectamente en el extremo del patín de lentes de gafas con IA ultraligeras; al mismo tiempo que logra acceso de alta velocidad a datos y funcionamiento de alta frecuencia de la memoria, brinda un soporte de hardware clave para una experiencia de “llevarlo sin sentirlo” en productos terminales.

En términos de consumo de energía, los dos nuevos productos incorporan el controlador eMMC de última generación de desarrollo propio de JiangboLong, Huìyì Micro. Mediante una optimización profunda de las estrategias de lectura y escritura y del manejo del espacio Flash, el consumo de energía estático del producto nuevo se reduce significativamente, alrededor de un 250%, en comparación con el producto de la generación anterior. Esto alivia de manera efectiva la ansiedad por la duración de la batería de los dispositivos wearables inteligentes que “se cargan una vez al día”, y proporciona una base de hardware sólida para escenarios siempre activos como el despertar por voz con IA durante todo el día y la monitorización de la salud.

En el nivel de ensamblaje y prueba, la filial de JiangboLong, Yuan Cheng Technology, como su base de fabricación de encapsulado y prueba de alta gama, proporciona una garantía de extremo a extremo desde el empaquetado a nivel de oblea hasta las pruebas a nivel de sistema para productos de almacenamiento wearables. Yuan Cheng Technology cuenta con una línea dedicada ESAT diseñada a medida para las características de los chips wearables, que puede completar un encapsulado apilado ultra delgado y de alta precisión y la fabricación de apilamiento heterogéneo. Se pueden realizar pruebas estrictas de confiabilidad en un rango de temperatura amplio de -40°C a 125°C. Cada chip de almacenamiento que sale de fábrica se valida completamente con pruebas de rendimiento eléctrico, envejecimiento, ciclo térmico y caídas, asegurando un funcionamiento duradero y estable incluso en entornos de uso exigentes como gafas para exteriores y relojes deportivos.

Huang Qiang señaló que el desarrollo del almacenamiento embebido de JiangboLong ya tiene quince años. En el contexto actual de IA, el almacenamiento embebido está pasando de un almacenamiento único estandarizado a una integración a nivel de sistema. JiangboLong, mediante “controlador de desarrollo propio + algoritmo de firmware + encapsulado y prueba avanzada”, construye un ciclo cerrado de extremo a extremo desde la definición del chip hasta la entrega del producto terminado. Este modelo de servicio de personalización de extremo a extremo de almacenamiento de IA “controlador de desarrollo propio + optimización de firmware + encapsulado y prueba propia”, en modo Foundry, es la principal competencia central que diferencia a JiangboLong de los fabricantes tradicionales de almacenamiento. Le permite a JiangboLong colaborar profundamente con los clientes incluso en la fase de definición del producto, realizando diseños de personalización de extremo a extremo desde la oblea hasta el producto terminado, dirigidos a los requisitos de cómputo, consumo de energía y restricciones de estructura de plataformas específicas de wearables, convirtiendo el “almacenamiento genérico” en “almacenamiento definido por escenarios”.

Según se informa, el almacenamiento para wearables de JiangboLong ya ha entrado en las cadenas de suministro de varios fabricantes líderes de gafas con IA. Se espera que, con el crecimiento acelerado de esta categoría de productos estrella, se convierta en un punto de incremento potencial para el crecimiento de la compañía.

Resumen

Ya sea para teléfonos con IA, PCs con IA o cajas de “langosta”, aunque el concepto de IA en el dispositivo parece estar cerca de nosotros, en realidad aún no está completamente al alcance de nuestras manos. Los sistemas de almacenamiento con soluciones de nivel de sistema que permiten ejecutar localmente modelos grandes de IA y agentes inteligentes justamente son la dirección en la que trabaja la industria. El almacenamiento integrado de JiangboLong, con su innovación tecnológica y desempeño sobresaliente, seguirá impulsando la ola de IA en el dispositivo.

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