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近日，安谋科技（中国）有限公司（以下简称“安谋科技”）与国内领先的SoC芯片供应商恒玄科技（上海）股份有限公司（以下简称“恒玄科技”）共同宣布，将进一步加强在智能音频、智能可穿戴和智能家居等领域的芯片技术合作。双方将在优势互补、技术共进的基础上，充分发挥安谋科技自研业务产品与Arm IP相结合的多元异构计算优势，并协同恒玄科技在边缘智能主控平台芯片上的丰富经验积累，共谋终端智能化产业发展、共赢“万物智联”时代先机。

对此，安谋科技联席CEO刘仁辰表示：“双方早在恒玄科技创立之初就已开展合作，并一直保持着紧密友好的合作伙伴关系，非常感谢恒玄科技对安谋科技核心技术实力的持续认可。作为中国最大的芯片IP设计与服务供应商，安谋科技始终坚持在全球标准上打造本土创新，凭借我们与恒玄科技过往在智能音频芯片领域的坚实合作基础，未来双方将会围绕终端智能化发展趋势，积极探索前沿技术与新兴场景，协力打造更多具有市场竞争力的AIoT芯片解决方案。”

恒玄科技总经理赵国光表示：“在‘万物智联’浪潮下，AIoT产业迎来了新的发展机遇。恒玄科技紧贴市场需求与行业趋势，不断拓展产品品类，业务领域已从真无线（TWS）智能耳机逐步延伸至智能手表等智能可穿戴和智能家居等领域。安谋科技拥有成熟的产品矩阵和专业的技术团队，能够为我们提供强有力的底层技术支撑，期待双方后续开展更深入的技术合作，共同推动国内终端智能化发展。”

智能终端设备需求持续扩大，加速AIoT芯片产业向前演进

数字化时代下，智能手机、无线耳机、智能手表和AR眼镜有望成为现代个人消费“新四件”，其中TWS耳机和智能手表的使用群体和出货规模持续扩大，呈加速发展态势。此外，在ChatGPT带动的AI新热潮中，智能音箱、智能家居等智能语音交互设备被视作人工智能的下一类热门终端入口，其产品渗透率有望进一步提升。

但随着各类终端设备的智能化水平不断提升、应用场景加速扩容，其在连接时延、续航时长、数据安全等方面的需求也在大幅提升，AIoT芯片作为智能终端设备的大脑，正面临着算力、功耗、安全等诸多挑战，其SoC芯片架构也日趋复杂。

作为国内AIoT芯片赛道的先锋探索者，恒玄科技深刻洞察到智能终端设备领域的市场机会，不断迭代产品研发和丰富应用场景，历经数年深耕，其当前业务已涵盖了智能音视频、智能可穿戴、智能音箱、智能家居等多个AIoT产品板块。得益于业内领先的产品性能，恒玄科技目前已获得各大头部手机品牌、专业音频厂商、互联网公司及家电品牌的广泛认可，其中不乏三星、小米、OPPO、vivo、荣耀、哈曼、安克、漫步者、JBL、谷歌、阿里、百度、格力、海信等国际知名品牌，并且覆盖了全球主流安卓手机品牌的智能穿戴类配件业务，主营业务增长强劲。截至目前，恒玄科技搭载安谋科技产品的AIoT SoC芯片累计出货量已超过2亿片。

安谋科技自研业务全面赋能，助力恒玄科技打造高性能AIoT芯片

IP作为芯片设计的“原材料”，在终端设备的智能化跃迁过程中发挥着“基石”作用。安谋科技致力于推动国内科技产业创新发展，将本土创新的自研业务产品与全球领先的Arm IP进行有机结合，在AIoT等新兴领域形成独特优势。在与恒玄科技的合作中，包括“星辰”CPU、“山海”SPU、“玲珑”VPU、“周易”NPU等在内的安谋科技自研业务产品与Arm IP所集成的高性能异构计算平台，为恒玄科技不同产品线的SoC芯片提供强力底层支撑；成熟广泛的Arm技术生态，更是助力其芯片产品高效研发，并快速进入市场。

以“星辰”CPU为例，该嵌入式处理器IP已被应用于包括恒玄科技最新的BES2700系列在内的多代产品中。在“星辰”CPU加持下，恒玄科技BES2700系列芯片在性能和功耗上具备显著优势，并被国际和国内头部客户成功采用，助其打造高性能TWS旗舰耳机。具体来看，“星辰”CPU采用Arm®v8-M架构，可实现4.02Coremark/MHz的极致能效；内存子系统引入紧耦合内存和缓存技术，确保实时性和执行效率；DSP指令和协处理器接口，大幅提升算法性能；基于Arm®TrustZone®的系统级安全方案极大简化软件设计，并提升安全能力。此外，“星辰”CPU提供多种可选配置，支持灵活扩展，可广泛适用于算法类、协议类等对体积、算力有要求的应用。

除“星辰”CPU之外，“山海”SPU则为恒玄科技智能手表芯片和智能音箱芯片构建了安全可信的计算环境。在智能手表芯片上，“山海”SPU提供硬件、软件和安全服务，从芯片IP层到云端安全应用和安全管理，进行全链路的安全保护，其核心模块TrustEngine密码算法引擎包括国际通用算法及中国商用密码算法，支持TrustZone技术且具有可信执行环境（TEE）；而对于智能音箱芯片，“山海”SPU在前述特性基础上进一步丰富加解密算法和提升性能，其硬件加解密引擎作为安全可信根，为更多的应用场景提供安全能力支持，打造适用于AIoT系统的全栈安全解决方案。

近年来，随着新的边缘计算场景不断涌现，异构计算技术日趋成熟和普及，不同计算单元乃至不同设备间的协同工作也变得越来越高效。恒玄科技是安谋科技的重要合作伙伴，过往多年合作也印证了双方在AIoT多核异构SoC芯片研发上的共同理念。未来，安谋科技与恒玄科技将整合各自优势资源，为AIoT智能设备提供更多元、更安全、更强大的算力支撑，合力推动国内智能终端芯片产业的创新发展。

全闪存存储的历史性时刻到来！

Gartner最新数据显示，2023年第一季度全球外部存储市场同比增长0.5%；其中，全闪存阵列同比增长3.6%，市场规模超过非全闪存阵列，占整个外部存储市场收入的50.4%。

这标志着数据存储市场的拐点已来临。过去几年，全球经济和市场经历了大的动荡与变化，全闪存存储依然能穿越周期和保持增长，实属难能可贵。

与此同时，随着千行百业的数字化转型步入深水区，数据已然成为数字化时代的核心生产要素、战略资源以及价值创造的基础，大数据、机器学习、大模型等新应用的蓬勃发展，既带来PB级容量、千万IOPS、智能化管理等全新的数据存储需求，也加速驱动着一个全闪存时代的到来。

全闪存为何能当道

很长一段时间内，外部存储系统领域一直都是传统机械硬盘唱主角，直到2008年闪存才正式在高端存储系统中得到应用。2010年左右，Violin Memory、PureStorage、XtremIO等大批全闪存阵列初创公司的出现，标志着全闪存系统浪潮的兴起。

从传统机械硬盘到闪存，不仅仅是介质的一次升级，更意味着数据中心基础设施的一次重构。众所周知，传统机械硬盘近年来陷入技术瓶颈，在容量密度、性能等方面增长缓慢，使得基于机械硬盘的传统存储系统愈发难以满足各种应用的数据存储需求；相反，基于闪存的全闪存储具备高密度、高可靠、高性能、低延迟、低能耗等特征，逐渐成为数据中心基础设施的主力军。

归根结底，用户在数据存储需求层面发生的根本性变化，是推动全闪存储逐渐获得用户青睐的一大动因，也使得全闪存在数据中心等基础设施领域彻底打开市场局面：

其一、全闪存适用的应用场景正呈现出多点开花的局面。过去，人们普遍认为全闪存只适合那些要求百万IOPS和毫秒延迟的数据库等核心业务场景；事实上，当前全闪存所承载的业务场景远比过去丰富，除了数据库、ERP、虚拟化等传统业务应用之外，像自动驾驶、大模型、大数据分析、分布式数据库等新兴应用均是首选全闪存。

例如，在各种大促场景中，很多金融机构用户会利用全闪存来应对短时间内的流量高峰；在智慧医疗场景，医院会通过全闪存来支撑起多台医疗设备对于PACS系统同时连续写入，为各种人群提供良好的体验；在大模型训练场景，频繁从数据集读取Token非常容易形成实时高并发的海量小IO，需要全闪存的大带宽、高IOPS来匹配业务需求……

其二、应用场景对于数据实时性的需求正变得极度渴望，也让全闪存如鱼得水。众所周知，"天下武功唯快不破"，在数据成为价值创新基础的今天，企业对于业务决策、产品研发、用户体验优化等也是"快"字当头，直接驱动着对于数据存储性能的需求。

以当前已在智能客服、生物识别、互联网金融、精准营销等场景中广泛落地的AIGC为例，其在金融虚拟客服应用场景中，往往模型参数达到千亿级，原始数据高达PB级，具有持续的低延时和高带宽等业务特性，全闪存在大模型训练和推理场景中发挥着关键作用，AIGC领域的用户们几乎清一色选择全闪存。

其三、数据中心近年来设备数量大幅增加，无形中增加了数据中心运维管理的成本与复杂性，并对于基础设施的可靠性带来了更多风险，而在同等性能与容量的情况下，全闪存无疑能够带来更有效且精简的基础设施，并且具备比传统存储设备更高的可靠性。

其四、随着双碳目标的提出，越来越多企业有着节能降耗的压力。在相同容量、相同性能的情况下，全闪存存储的设备数量、能耗和空间要远低于基于机械硬盘的存储系统。相关数据预测，到2025年，数据中心能耗将占全球总能耗4.5%，这其中数据存储又是数据中心的能耗大户，采用全闪存来降低能耗已经成为越来越多用户的选择。

除了用户需求层面的驱动外，全闪存在闪存介质、接口协议、软件架构以及应用生态支持等方面也取得长足进步和全面蜕变，真正实现了内外兼修和软硬兼施，契合数据存储需求的变化。

技术生态迎来全面蜕变

某种程度而言，数据存储需求的变化与闪存技术的发展就像一场双向奔赴，彼此获得价值实现的同时，也让数据中心基础设施获得彻底重构。在这场双向奔赴中，全闪存储就像一股催化剂，加速了重构的速度与范围。

具体来看，闪存性能虽出众，但成本一直相对较高，这与很多用户持续的数据增长需求不匹配。为此，闪存介质近年来飞速发展，在容量和成本上获得大幅突破。最新QLC SSD容量最高达到惊人的61.44TB，容量增长速度远超传统机械硬盘；另外，闪存成本也在持续下降，IDC预测SSD每GB价格预计在2020-2025年以19%的年复合增长率下降，预计到2025年会低于2.5寸10000转机械硬盘的价格。

事实上，今年以来，多家企业级存储厂商均表示会推出基于QLC SSD的全闪存储，有望进一步推动闪存成本的下降。

除了闪存价值之外，全闪存储也推动数据中心接口与网络协议获得了脱胎换骨般的变化。众所周知，传统SATA/SAS等接口协议均是在传统机械硬盘时代的产物，无论是带宽、延迟等等均无法与闪存介质的高性相匹配。因此，NVMe协议近年来获得迅速发展，NVMe大幅提升带宽、可连接性和传输性，产业链上下游推动NVMe成为数据中心主流协议，像NVMe Over Fabrics等存储网络也获得飞速发展。

在软件层面，企业级存储厂商过去多年里一直致力于基于闪存的软件架构和堆栈功能的重塑，逐步实现了复制、重删等功能在闪存环境下的重新设计与持续优化；在生态层面，像操作系统、分布式数据库等厂商也加大了对于闪存环境的匹配。

此外，为了最大限度的发挥闪存性能、容量和成本的优势，有一部分企业级存储厂商率先行动，近年来全力推动闪存全栈化技术创新策略的落地。其中，浪潮信息就是典型代表。

为实现闪存极致性能的发挥，浪潮信息将核心能力深入到存储部件级，从SSD高速存储介质、存储软件到全闪系统进行全链条的联调优化。这种闪存全栈化的创新策略，让闪存性能潜力发挥无死角，并真正带来闪存成本的下降，实现性能与成本的最优。例如，浪潮信息已经构建起基于闪存原生的iTurbo 智能加速引擎，加上盘控协同、ZNS数据分流等技术、ROW追加谢、全局垃圾数据回收算法等技术，能够实现性能的持续提升以及每GB成本大幅下降。得益于闪存全栈创新策略，浪潮高端全闪HF18000、分布式存储AS13000等多次在SPC-1性能测试中夺魁。

更加重要的是，用户侧对于生成式AI的快速普及，人工智能正在成为数据中心基础设施发展未来最大的牵引力，随着GPU等算力部署的深入，以全闪存、混闪为代表的存力重要性日渐上升，从数据容量、带宽、访问频率以及成本等多个因素综合考量，未来数据中心在实践中需要形成算力、闪存和混闪的1:1:1黄金比例，以满足人工智能等需求。

生成式AI分为数据归集、数据准备、数据训练、数据推理和数据归档５个阶段。从业务架构来看，从一开始的获取原始数据到数据清洗、拼接、标记，再到数据并行、在线推理部署到最后的数据迁移归档，都对数据存储提出了不同的要求，例如小文件读写、大文件逐行写顺序写、大文件读一次加载等。数据归集和准备阶段更多地要求大容量、多协议共享，数据训练和推理阶段更多是对百万级IOPS、１００GB带宽的要求，数据归档阶段则需满足冷数据的迁移、长期保存和归档。根据需求不同，在生成式AI全阶段科学合理地布局全闪、混闪存储是关键。例如，从性能角度来看，英伟达官方建议，一台GPU算力节点设备的最高要求写带宽要求20GBps，读带宽要求40GBps，而一个全闪存节点写带宽是20GBps，读带宽在20-50GBps，计算节点与全闪存节点的数量比例接近1：1；另外，从数据容量和访问频率来看，一个模型系统中80%的数据会由热变冷，还需要长期保存训练过程中多个CheckPoint文件，契合热数据与温冷数据容量配置1:10的规律，而一个全闪存节点容量通常为50-100TB，一个混闪节点的容量通常为500-1000TB，按照1:1来配置全闪节点和混闪节点，无疑从数据全生命周期维度保障了人工智能应用各种阶段的需求。

因此，像以浪潮信息为代表的全闪存厂商，今年开始力推数据中心GPU算力、全闪存、混闪形成1:1:1黄金比例的建设模式，以数据中心用户侧需求变化为核心目标，加速推动全闪存产品与技术在数据中心中的应用，为未来的AIGC、大模型等人工智能应用夯实基础。

无疑，近年来产业界最大着力点就是从数据中心技术生态和需求生态出发，从各种维度推动全闪存在数据中心的普及，甚至在全闪存储中优先融入像机器学习、人工智能、云原生等先进技术，让全闪存储率先走向智能化管理与运维，进一步提升全闪存储的易用性，从而加速全闪存时代的到来。

全闪存市场未来还得看中国

为什么全闪存市场未来还得看中国？

当前，全球外部存储市场近年来受到各种因素波及，出于较为稳定的状态，非全闪存储则出现了持续下滑，全靠全闪存来支撑整体市场的平稳。IDC预测认为，未来五年全闪存将以7.5%的年复合增长率增长。可以判断，未来全闪存会继续加速替代非全闪的步伐，营收占比还将持续提升，而市场的核心焦点会在中国市场。

之所以会如此，首先是中国全闪存储的市场潜力不可小觑。相关数据显示，欧美成熟市场的全闪存比例已较高，替代非全闪的潜力空间逐渐变小，中国全闪存储的市场占比当前仅仅只有25%左右，，未来在金融、政府、电信、制造、交通、医疗、能源等行业有着广泛的应用前景。

事实上，随着中国数字经济占比持续提升，产业数字化提速，数据存储在未来依然有着巨大的需求。最新《中国数字经济发展报告（2023）》报告显示，2022年中国数字经济规模达到50万亿元占GDP比重达到41.5％，产业数字化占到数字经济的产业上升到81%，随着数字经济与实体经济的进一步融合，未来必然会加速全闪存储在各个行业业务场景中的应用。

其次，相比于其他竞争对手，中国全闪存储厂商已是当前市场增长的主力军，浪潮信息等厂商在集中式全闪和分布式全闪灯多个细分市场增速明显高于市场平均增速。以浪潮信息为例，Gartner数据显示，在今年第一季度中，浪潮信息存储全闪存出货装机容量以10.4%的全球市场份额，位列全球前三、中国第一；IDC数据则表明，浪潮信息第一季度销售额和出货量位居中国前二，出货量同比大幅增长310%，增长速度领跑市场。

第三，中国规模庞大且复杂的业务场景更有利于全闪存产品的锤炼与成长，这两年中国全闪存储产品在各种权威测试中的优异表现就是一种体现。例如，中国制造业正在加速升级，在业务场景中开始大量融入物联网、机器视觉、AI等技术，不仅产生大量的实时数据，还需要进行敏捷分析，全闪存的性能、容量等优势在场景中发挥着关键作用；在运营商领域，运营商正加速向云服务等业务转型，需要一个高性能、大容量的全新基础设施作为数字底座，这其中分布式全闪存起到重要的支撑作用；在自动驾驶领域，每天需要产生海量数据，并对海量数据进行训练，全闪存支撑起自动驾驶从数据处理到训练的多个环节……

正是中国市场这些领先场景的驱动，让中国全闪存储的产品与技术竞争力得以持续提升。以浪潮信息高端全闪存储HF18000为例，其已经广泛应用打金融、运营商、车路协同、自动驾驶等多个业务场景之中，为各种关键业务提供最为可靠的性能保障。

综合观察，全闪存储的市场拐点的确已经到来，一个全闪存的时代离我们越来越近。在闪存成本不断下降和闪存相关技术不断取得突破的趋势下，全闪存储有望进一步在更多业务场景中得到应用。面向未来，IDC预测中国企业级全闪存储市场未来依然会保持着9%以上的增长，中国市场有望引领未来市场的增长；而以浪潮信息为代表的中国全闪存储厂商凭借多年的技术积累与行业实践，未来有望在全闪存储这条赛道中书写中国奇迹。

稿源：美通社

搭载低功耗 ARM 八核心处理器，打造性能更强的 AI 智能 Surveillance NAS

运算、网通及存储解决方案创新厂商威联通®科技 (QNAP® Systems, Inc.) 今日推出新一代 AI NAS 专用机 TS-AI642，搭载 ARM 八核心处理器与运算性能可达 6 TOPS 的神经运算单元 (NPU)，更适合 AI 影像识别与智慧监控应用；搭配内置 2.5GbE 网路、可扩充 10GbE PCIe 网卡及支持双 4K HDMI 输出，提供卓绝的性能与节能表现，一机满足中小企业影像存储、备份及安全监控需求。

QNAP 新一代 AI NAS TS-AI642，搭载 ARM 八核心处理器与运算性能可达 6 TOPS 的神经运算单元 (NPU)，让中小企业以更精省的预算，轻松部署入门 AI 影像存储与智能 Surveillance NAS 方案。

威联通产品经理邓永义表示："根据专业科技媒体与国际科技大厂调研，2023 年是边缘 AI 元年，各大公司组织为应对市场与经济的不确定性，正扩大导入更高效率且低成本的边缘运算人工智慧方案。QNAP 自主研发以 ARM 架构提供专为 AI 应用而设计的 TS-AI642 AI NAS，内置 NPU 可大幅拔升 AI 影像识别性能，以更低功耗实现更高的 AI 算力，让中小企业以更精省的预算，轻松部署入门 AI 影像存储与智能 Surveillance NAS 方案。"

TS-AI642 搭载 64-bit ARM Cortex-A76 与 Cortex-A55 八核心处理器，内置 6 TOPS NPU，可显著提升 AI 人脸识別、影像分析与智慧影像监控应用运算效率，包含：QuMagie 智慧相冊 AI 识别图像速度提升 2 倍*、增加 Qsirch 进行 AI OCR 识別图形中的文字速度、增加 QVR Face Insight 人脸识別与 QVR Human 人流计数可同时分析监控摄像机数量。TS-AI642 适合作为专业的 Surveillance NAS，安装 QVR Elite 智慧影像监控系统，享有内置 2 路免费摄像机频道，可再购买授权扩充至 64 路摄像机频道，搭配双埠 HDMI 设置双荧幕延伸输出，协助管理員轻松掌握多频道的即时监控影像。

TS-AI642 内置单口 2.5GbE 网路，可扩充 10GbE PCIe 网卡，并支援串接存储扩充设备以获得数百 TB 的大存储空间，实现庞大资料存储与长期保存的目标。TS-AI642 提供多方位备份与灾难复原解决方案，并支援众多主流云端服务，可轻松建置混合云应用。IT 管理員可为 NAS 定期建立快照，防御恶意勒索软体威胁。

欲了解更多及其他威联通科技产品，请至 www.qnap.com。

*注：QuMagie 性能提升的数据參照为同级 6-bay NAS 机型。

稿源：美通社

由Google Cloud提供支持的MSCI的全新生成式人工智能解决方案将帮助投资者识别和管理投资风险和机遇、推动创新并加快决策

为全球投资领域提供关键决策支持工具和服务的领先企业MSCI Inc.（NYSE：MSCI）今天宣布扩大与Google Cloud的合作伙伴关系，以加快为投资行业开发生成式人工智能（gen AI）解决方案。这些解决方案由Google Cloud的生成式人工智能平台Vertex AI和气候技术（包括BigQuery Geospatial和Earth Engine）提供支持，可帮助MSCI的客户更好地管理投资组合风险与机遇，并做出明智的投资决策。

该伙伴关系将会侧重于三个关键领域：

• 风险信号：MSCI会将其专有数据和分析技术与Google Cloud的生成式人工智能解决方案相结合，以概览投资组合以及企业级别的风险，从而显著缩短客户分析和得出可操作见解所需的时间。借助该解决方案，投资组合和风险管理人员能够更轻松地综合且快速地应对投资组合中的大量风险信号，同时还可以改善风险和投资组合管理团队之间的合作，从而建立更具弹性的投资组合。

• 对话式人工智能：Google Cloud的生成式人工智能还会为MSCI的投资组合和风险管理解决方案提供新的对话式人工智能解决方案。该功能将会使用自然语言处理方法来模拟人类语言，并生成相关的响应，使客户能够快速地得到相关问题的解答，并显示有关其投资组合和MSCI数据、模型和解决方案的信息。

• 气候生成型人工智能：MSCI和Google Cloud将会共同利用Google的生成式人工智能技术，以帮助投资者衡量和管理投资组合面临的气候风险，并确定低碳投资机会。有了这些先进的人工智能技术，MSCI将会使投资者更容易识别、综合并沟通不同资产类别的广泛气候风险敞口。

“人工智能革命使公司和投资者的期望越来越高，他们希望能够更快地获得更高质量的数据、分析以及可操作的见解。”MSCI董事长兼首席执行官Henry Fernandez表示，“扩大我们与“Google Cloud的合作伙伴关系将有助于MSCI满足这些需求，同时有助于我们持续利用先进的数据技术。这也会帮助我们为致力于投资组合脱碳的投资者提供新的解决方案。”

”投资行业长期以来一直受到人工智能和机器学习的推动，MSCI 多年来一直在使用这些技术。然而，生成式人工智能的进步已经引发了我们行业的一场革命。”MSCI首席技术官Jigar Thakkar补充道，“我们很高兴能与Google Cloud合作，以加快生成式人工智能解决方案的开发。这些解决方案将会为投资者提供更深入的由数据驱动的见解、增强决策能力并加快投资组合的实施。凭借生成式人工智能和LLM的力量，我们正朝着帮助投资者构建具有增强见解的更优质投资组合的承诺迈进。“

“随着投资专业人士寻找更好、更快的方式来监控投资组合、生成新的见解并提高决策速度，生成式人工智能正在推动金融服务的未来发展。Google Cloud首席执行官Thomas Kurian表示，“我们与MSCI合作构建生成式人工智能解决方案，不仅有助于风险和投资组合管理团队更好地合作并挖掘见解，还使MSCI的客户能够构建更具气候适应性的投资组合。”

关于MSCI Inc.

MSCI是一家为全球投资界提供关键决策支持工具和服务的领先公司。凭借50多年的研究、数据和技术专长，我们帮助客户更好地理解和分析风险和收益的关键驱动因素，更有信心地构建更有效的投资组合。我们为客户提供业界领先的研究型解决方案，以便客户深入了解整个投资过程并提高透明度。

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