AI基础设施的能力重构，根源来自大模型推理业务的不断迭代。当前AI应用正经历从单一模型交互走向Agent集群协作的转变。伴随OpenClaw等新一代应用兴起，带动智谱GLM-5系列、DeepSeek V4、通义千问Qwen3.8-Max等主流大模型将百万级上下文、AI Agent落地生产，长文档解析、代码工程等功能，逐步规划成为常态化业务。在这类业务场景下，KV-Cache（大模型推理键值缓存）的数据规模会随上下文长度呈指数级膨胀，给底层存储带来切实的工程挑战。

大模型业务带来的存储需求激增，自然会影响云厂商的资本投入，按照TrendForce预测，2027年全球头部云厂商的AI基建资本开支当中，存储相关采购占比将达到68%。但采购规模扩张的背后，存储硬件部署成本依旧是行业绕不开的现实难题。为此，行业普遍形成热-温-冷分层存储的建设思路，即通过组合不同特性的存储介质，实现系统性能、存储容量与综合成本之间的平衡。Counterpoint的数据，也侧面印证了这一趋势，在2026年第二季度中企业级SSD出货占比持续走高，QLC介质在温冷数据场景的应用渗透率不断提升。

我们可以清晰地看到，AI业务场景变化与成本压力共同带来了存储行业新的现实难题，而这恰恰是国产企业级存储需要补齐的核心短板，同时也是德明利布局后续芯片研发与产品路线的重要出发点。

想要构建这套完整的分层存储体系，对存储厂商来说并非易事，毕竟真实的AI数据中心环境往往架构混乱，新旧设备并存，负载类型复杂多样。如果仅采用标准化模组的方案，很难完成QoS调度、断电数据保护、介质深度调优等定制化能力。这意味着，存储厂商必须具备主控芯片、固件算法、介质适配、系统验证、客户认证的全链条能力。德明利正是看到行业这一现实问题，结合一线业务需求对市场进行研发战略布局。

德明利首先瞄准的是多平台兼容难题。当前，数据中心通常存在新服务器采用NVMe启动盘，老服务器采用SATA启动盘的混搭问题，因此在传统解决方案中，需要两套硬件分别适配，会造成硬件复杂度和成本上升。

面对这一行业痛点，德明利带来了自研企业级SSD主控芯片H3361，支持SATA/NVMe双协议，即同一块PCB凭借固件切换即可兼容两种接口，单套硬件同时覆盖新节点存储业务与存量服务器启动盘场景，满足存量启动盘的长尾市场需求。据介绍，其芯片内部集成电压管理、读恢复、软化Suspend、磨损均衡等十余项自研算法，实现了固件层面的QoS性能优化与断电数据保护，解决混合业务负载下的数据稳定性问题。

来源：云栖大会现场

为破解多平台兼容难题，德明利持续推动分层存储解决方案落地。基于自研芯片、介质研究与固件算法的技术积累，德明利作为AI基础设施方案提供商，面向下一代AI服务器平台以及AI热-温-冷分层存储的业务诉求，搭建起覆盖系统盘、数据盘、内存及新型存储的全谱系产品体系，为AI训练与推理业务提供多层级基础设施存储能力。

在本届云栖大会的展位上，德明利首次迎来从主控芯片到企业级产品全谱系的线下集中亮相，为客户带来直观的解决方案展示。

在SSD存储层面，覆盖E3.S/E1.S/E1.L/U.2/M.2全谱系，接口完整兼容SATA、PCIe 5.0、PCIe 6.0。其中搭载PCIe 5.0的企业级SSD具备全规格能力覆盖，既包含标准高性能模组、硬件加速透明压缩盘，同时还提供最高61.44TB的超大容量QLC盘。而EDSFF E1.S/E3.S这类新型硬件形态，则匹配海外高密度服务器集群的部署诉求。

来源：云栖大会现场

来源：云栖大会现场

在面向下一代AI推理高速缓存的发展趋势时，德明利TE619A系列，是国内率先推出的PCIe 6.0企业级eSSD产品，其带宽相对PCIe 5.0实现翻倍，完成前瞻性场景卡位。

来源：云栖大会现场

在DRAM方向上，德明利同样拥有布局完整的企业级DDR5内存产品线，覆盖标准RDIMM、ECC DIMM等主流规格，容量区间在32-128GB，最高速率可达6400MT/s，提供在AI服务器内存侧的配套产品组合。

来源：云栖大会现场

这次德明利企业级产品矩阵公开亮相的背后，代表其企业级业务的分量在不断增加。德明利在2026半年报中首次披露，报告期内企业级业务实现48.15亿元营收，并表示企业级SSD已经导入多家头部互联网云厂商供应链，完成商业化落地。通过营收结构的变化，可以直观地感受到德明利企业级业务已经成为主要增长引擎，也标志着这家原本从消费级业务为主的存储厂商，进一步驶入AI数据中心企业级赛道的深水区。

不过，现有的成熟产品组合虽然能够缓解内存墙带来的压力，却无法从根本上消弭DRAM与NAND之间在性能、容量、成本和非易失性上的巨大鸿沟，存储体系因此需要重新划分层级。针对行业发展痛点，德明利将3D-PCM（三维相变存储器）下一代新型存储介质列为重点攻关方向，开展面向未来架构的技术储备。

过去行业也曾开展过PCM介质的相关探索，但受限于协议生态不成熟、缺少真实落地场景等客观因素，始终没能实现规模化商用。而今天AI时代下存储需求推动存储分层，为PCM的研发和产业化创造出新的机会。

产业条件的成熟，集中体现在CXL标准化成熟与AI推理场景爆发，进一步催生了全新的存储层级划分，逐渐演化出G2.5（内存语义）与G3.5（存储语义）两类新兴逻辑存储层级，这两个层级面向不同的KV-Cache，各自具备差异化的技术定位。

其中G2.5层依托CXL.mem协议实现Load/Store原生访问，构建可解耦、软件可编排的池化内存池。它的访问时延接近DRAM，上层应用无需改动编程模型，更适合时延敏感的热KV-Cache。并且该层级可同时搭载DDR或PCM，实现跨节点内存池共享与弹性扩容，消除内存孤岛，优化集群整体TCO。

与之相对的，G3.5层级则面向大容量温数据场景，能满足成本更优的持久化需求。G3.5层依靠高速网络搭配SSD，构建专门用于KV-Cache持久化的存储层，承接从内存溢出的温KV-Cache，NVIDIA CMX架构就是该思路的典型实践，主要面向大容量、长生命周期的上下文缓存，兼顾吞吐性能与部署成本。

两套技术路径补齐了传统存储体系的短板，也给PCM介质找到了清晰的应用定位。顺着这条存储架构演进的方向，德明利开展从介质机理研究、主控芯片设计、固件算法开发再到系统验证的全环节预研。结合本次半年报信息，为平衡AI热温数据存储当中性能与成本相互约束的难题，德明利针对G2.5和G3.5两套架构的差异化诉求，结合3D-PCM推出了两颗自研主控芯片。

来源：云栖大会现场

两颗主控芯片分别对应两套不同架构路线，据介绍，H8560为PCM桥接芯片，面向G3.5存储语义场景，目前已率先完成回片验证，并且完成了基于该芯片打造的PCM-SSD 超高速缓存盘的产品化落地。

来源：云栖大会现场

另一款H9560作为CXL内存扩展主控芯片，瞄准G2.5内存语义下的非易失内存池赛道，预计年内完成回片。与此同时，围绕PCM介质独有的物理特性，德明利完成了IO块管理、磨损均衡、介质格式化等相关专利布局，打通主控、固件适配新型介质的完整技术链路。

这套全栈研发模式，也体现出德明利区别于传统存储厂商跟随成熟介质迭代的发展模式，主动将研发重心前置，提前布局PCM这一未来赛道。在业务层面来看，德明利已经完成了从“产品跟随者”向“方案提供者”的转变，进一步加强了其企业存储核心芯片提供商、AI基础设施方案提供商的技术底座。

立足于AI产业发展的大背景，存储行业的增长引擎已经全面转向AI算力需求，全球存储产业资源持续向企业级数据中心场景倾斜。随着国产替代的不断推进，国产算力生态迫切需要能够打通芯片、固件、介质、系统以及规模化交付能力的本土存储方案商。

凭借对行业趋势的前瞻判断，德明利确立了从消费级存储模组厂商，向企业存储核心芯片提供商、AI基础设施方案提供商的身份转型。并依托消费时代积累下的供应链资源与硬件工程经验，建立起完整的技术能力，在国内本土厂商当中形成差异化竞争优势，持续为国内AI算力基础设施建设输出国产存储解决方案。