数据中心的轰鸣声中，存储芯片的层数正悄然突破300大关，一场围绕AI时代数据存储的技术竞赛已进入白热化阶段。
2026年，全球主要存储芯片制造商将集体迈向300层以上的3D NAND堆叠进展新阶段-1。铠侠计划在2026年开始量产332层的BiCS10 3D NAND闪存，相比现有的218层技术，存储密度将提升59%-1。
与此同时，SK海力士不甘示弱，已经开始量产321层3D NAND芯片-5，而行业领头羊三星则瞄准了更高的目标——400层以上的NAND堆叠技术-9。
存储行业的竞争从未如此激烈。目前，几大主要厂商纷纷亮出了自己的技术路线图，而2026年成为了一个关键的时间节点。
铠侠最近宣布，计划在2026年启动其第10代BiCS10 3D NAND闪存的量产工作-1。这一代产品将存储单元堆叠数从当前第8代的218层提升至332层-2。
这意味着什么？单位面积的存储容量直接提升了59%，同时数据传输速度改善33%，能耗也有所降低-2。
铠侠采用了双管齐下的生产策略，这一点颇为精明。他们不会新建工厂，而是利用今年9月刚刚投产的岩手县北上工厂第二厂房（K2）来生产这款332层的第十代NAND Flash-4。
为啥要这么安排？原来铠侠把不同的产品线放在了不同的生产基地。四日市工厂将继续专注于高性能、低成本的产品，而需要大量资本投入以增加层数的大容量产品则放在北上工厂生产-6。
这种分工明确的策略既能保证生产效率，又能针对不同市场需求灵活调整。
就在铠侠公布计划的同时，SK海力士已经在2025年8月宣布开始量产321层QLC 3D NAND芯片-5。这是全球首个超过300层的QLC（四级单元）产品。
技术参数上看，SK海力士的新产品采用了6平面设计，相比目前的4平面设计具有更多独立运行的闪存单元-5。
实际表现上，这项技术使数据传输速度提升了一倍，写入速度提高了56%，读取性能提升18%，而写入功耗效率改善了超过23%-5。
这次3D NAND堆叠进展的竞赛不仅仅是层数的增加。铠侠的BiCS10将支持4.8Gbps的I/O接口速率，这是一个相当可观的提升-1。
对于普通消费者而言，这些技术突破最终会转化为更快的存储速度和更大的容量。想想看，手机能存储更多高清视频，笔记本电脑开机速度更快，数据中心能处理更多AI计算任务。
这场竞赛还远未结束。三星电子已经在其路线图中计划最早在2026年生产至少400层单元垂直堆叠的NAND-9。
更令人惊讶的是，铠侠曾在技术路线图中表示，按照每年1.33倍的增长率计算，到2027年3D NAND层数可能达到1000层的水平-9。
这种快速增长背后是AI数据中心对存储需求的爆炸式增长。随着人工智能应用的普及，传统存储技术已经无法满足海量数据的处理需求，这才推动了3D NAND堆叠技术的飞速发展-2。
当SK海力士的321层芯片开始装运，铠侠岩手县工厂的机器为生产332层NAND闪存预热，三星的实验室里400层技术逐渐成熟，这场存储技术的军备竞赛已经悄然改变数据存储的边界。
技术参数背后，普通用户手中的设备存储空间正变得前所未有地充裕且高效。存储芯片的层数，如同数据时代的年轮，默默记录着信息爆炸的轨迹。
墙上的行业路线图显示，存储芯片的堆叠层数曲线仍在陡峭上升。
网友“数据存储控”提问：看到文章提到铠侠的332层NAND比之前的218层存储密度提升了59%，这个提升幅度是怎么算出来的？对我们普通用户来说，这个提升具体意味着什么？
存储密度的提升是通过在同样面积的芯片上堆叠更多存储层来实现的。从218层增加到332层，层数增加了约52%，但得益于其他技术优化，整体存储密度提升了59%-2。对普通用户而言，这意味着同样价格的手机或电脑，未来可能会有更大的存储空间。比如现在买256GB的手机，将来可能用同样的价格买到400GB以上存储空间的手机。数据传输速度也提升了33%-2，文件传输、应用加载都会更快。尤其是对于经常处理大文件的用户，比如视频编辑者或游戏玩家，这种提升会直接改善使用体验。
网友“科技观察者”提问：目前各大厂商都在竞赛堆叠更多层数，但层数越多制造难度应该越大吧？这种技术竞赛有没有物理极限？接下来会往什么方向发展？
您的问题非常专业！确实，随着层数增加，制造难度呈指数级增长。目前超过300层的3D NAND堆叠进展已经面临诸多挑战：需要极精细的沉积控制、深垂直结构的精确蚀刻，以及在极高堆叠下保持可靠性-3。物理上确实存在极限，但厂商们通过创新不断突破。比如铠侠采用CBA（CMOS直接键合阵列）技术，将存储单元和读写电路分别制作在两个晶圆上，然后直接键合在一起-6。未来发展方向可能会集中在几个方面：一是继续提升层数，三星计划2026年推出400层产品-9；二是改进材料和架构，如SK海力士采用6平面设计-5；三是发展新的堆叠方式，如三星正在开发的新型键合技术-9。
网友“AI应用开发者”提问：文章多次提到这些高堆叠层数NAND主要是为了满足AI数据中心需求，能具体解释一下AI应用为什么需要这么高密度和高性能的存储吗？这对AI行业发展有什么意义？
AI应用特别是大型语言模型和深度学习，需要处理海量的训练数据。这些数据量常常达到TB甚至PB级别，传统存储无法高效处理。高密度3D NAND允许在有限空间内容纳更多数据，而高性能则意味着更快的数据读取速度，这对训练效率至关重要-2。具体来说，AI服务器需要快速访问大量数据集，存储性能直接影响到模型训练时间。铠侠明确表示其332层NAND瞄准AI数据中心需求-6，而SK海力士也专门为AI服务器开发超高容量SSD-5。这对AI行业的意义重大：更快的训练周期意味着更快的模型迭代，更低的存储成本使更多企业能够负担AI应用，最终加速AI技术在各行各业的普及和应用创新。
