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事件：英伟达发布基于BlueField-4 DPU，该架构在Rubin NVL72机架中，通过4颗BF-4 DPU管理150TB内存池，为每颗GPU额外分配16TB的NAND专用上下文空间。解决AI Agent记忆遗忘与HBM容量瓶颈问题。
冷数据走向温数据/热数据，SSD需求爆发
痛点：随着推理模型迈向长文本时代，KV Cache和历史记忆指数级增长。单纯依赖HBM存储海量历史上下文在经济上不可持续，且容量捉襟见肘。
解法： 英伟达通过BF-4 DPU+NVLink/PCIe总线，将NAND Flash的定位从存储提升为大容量内存扩展。实质上构建了一套分级内存系统：HBM处理热数据，LPDDR处理温热数据，通过BF-4处理NAND温冷数据，提高效率。
意义： NAND不再仅仅是保存数据的硬盘，而是直接参与推理过程。#我们认为这意味着存储估值逻辑的跃迁——从周期品变成了AI算力的伴生品。#跟我们此前强调的一致，#2026存储叙事将发生改变。
空间测算：单机柜NAND需求激增5倍，供需紧张再加剧
基于NVL72 Rubin架构测算
1）#单机柜增量： 传统GB200 NVL72的NAND配置约为830TB。在BlueField-4新架构下，每颗GPU增加16TB上下文空间，72颗GPU对应新增需求为
1152TB。
2）#总容量变化： 单机柜NAND总容量将从约830TB飙升至近2PB，#单机柜用量提升140%以上。假设26年Rubin架构（含NVL72及NVL36折算）出货量为10万台机柜，新增需求约115.2EB。参考25年全球NAND总供给量约931EB（假设26年增长10%），仅英伟达AI服务器带来的新增NAND需求就将占据全球总产能10.5%。考虑到企业级eSSD本身的高门槛，高端NAND晶圆及主控将出现结构性短缺。
