英伟达联手三星共同推进铁电NAND商业化 打通AI大规模应用瓶颈

英伟达（NVIDIA）与三星（Samsung）在2026年初宣布联手推进铁电NAND（Ferroelectric NAND）技术。这一举动不仅是存储行业的技术迭代，更是针对人工智能（AI）大规模应用瓶颈的一次精准手术。双方的合作旨在利用铁电材料的独特物理特性，彻底解决当前AI数据中心面临的“功耗爆炸”和“存储墙”问题。

1. 极致的能效比：功耗降低 96%

目前的NAND闪存依赖于电荷俘获技术，需要较高的电压来移动电荷。而铁电材料通过改变分子的极性方向来记录数据，无需持续的高压。

低功耗奇迹： 根据三星在《Nature》上发表的研究，铁电NAND相比传统NAND可降低约 96% 的功耗。

AI意义： 随着大模型（如Llama 4、GPT-5等）的普及，推理任务对数据中心电能的消耗已达到极限。极低功耗的存储能显著降低数据中心的运营成本（OPEX）和散热压力。

2. 突破垂直堆叠极限：剑指 1000 层

传统的3D NAND在堆叠层数增加时，物理应力和漏电问题日益严重。

超高集成度： 铁电材料（如铪基薄膜）在极薄的状态下依然能保持稳定的电学特性，这使得存储芯片能够突破现有的层数瓶颈，向 1000 层 甚至更高目标迈进。

PB级存储： 这意味着未来的单体SSD容量可能从当前的几十TB飞跃至 PB（1024TB） 级别，能够把整个大模型的参数库“塞进”一个更小的模块里。

3. 用 AI 研发 AI：10,000 倍的研发加速

这次合作的一个技术亮点是引入了英伟达的 PINO（物理信息神经算子） AI模型。

模拟提速： 铁电材料的特性分析极其复杂。利用英伟达的计算加速，双方开发的AI系统能将新型存储器件的性能分析速度提高 1万倍以上（从几小时缩短至几秒）。

快速商业化： 这种“以算力换进度”的方法极大缩短了铁电NAND从实验室走向量产（Commercialization）的周期。

4. 解决“存储墙”与边缘计算需求

存算一体潜力： 铁电晶体管（FeFET）具备快速开关特性，适合用于存内计算（In-memory computing）。这能消除数据在处理器和内存之间搬运带来的“冯·诺依曼瓶颈”，让AI推理速度更快。

边缘AI： 这种超低功耗、长寿命（高耐写性）的特性，非常适合自动驾驶、人形机器人等对续航和可靠性要求极高的边缘设备。