相信最近一個消息進入人們視線，據BusinessKorea報道稱，三星電子今年將憑借15%的市場份額、656億美元的營收（去年是443億美元），超越Intel（預計全年營收達620億美元）成為世界***大半導體廠商。

三星和英特爾增長都很快，英特爾 (Intel)2017第三季營收達161.5億美元，年增34%，也超過市場預期。雙方的數據增長顯示，一方面來自移動芯片業務的需求增長，一方面自存儲業務的增長。由于智能手機內存和企業級服務器存儲等需求增加，DRAM內存和NAND閃存市場銷售額相對于去年都有很大的增長。

增長的背后是一個什么意義？至頂頭條結合最近發布的其他一些消息，一個是GPU在深度學習、高性能計算領域的崛起。一個是閃存芯片的變革。英特爾在2015年基于英特爾和美光聯合研發的全新的Optane系列存儲級內存（SCM）。簡單說其愿景是提供內存一樣的低延時，同時能夠提供持久性存儲的新的存儲介質。三星也對標Optane存儲，推出Z-SSD。

這些事件結合在一起，讓我們看到一場巨大的變革到來。包括智能設備、手機PC服務器存儲等等所有需要三大件（計算、存儲、網絡）機器，走到了一個巨變階段。未來所有的手機終端、智能終端、PC以及企業級服務器、物聯網連接等等，都會發生巨變。因為所有與人相關的智能設備，再怎么演變，其不可缺少三大件永遠是計算、存儲和網絡。而計算、存儲網絡的巨變必將帶來整個產業層、應用層的變化。

在計算領域，我們需要創新，雖然未來相當長一段時間內，通用 CPU +GPU的的模式是主流，但是誰敢保證隨著人工智能、深度學習的幾何式增長，當基于深度學習的人工智能應用大量出現，量變引起質變的時候，計算領域的***會發生一個什么樣的變化呢？就像可以看到的GPU應用越來越多，越來越多的GPU 結合的超級計算機的架構更適應深度學習應用優化。

TPU（Tensor Processing Units）

更可怕的是跨界的打擊，大家都盯著目前的芯片巨頭的時候，谷歌的自研芯片應該也很快面世，其中谷歌推出的TPU 已經在谷歌數據中心內部使用了兩年，據谷歌工程師介紹，TPU是一款為機器學習而定制的芯片，經過了專門深度機器學習方面的訓練，它有更高效能（每瓦計算能力），根據谷歌的資料TPU 在推理方面的性能要遠超過 GPU，雖然在能耗上還有很大差距，但是這不妨礙人類對于新技術的追求。

在存儲方面，創新更是迫切。存儲設備一直有個瓶頸就是訪問速度，從磁帶到磁盤到閃存，其訪問速度跟CPU比相差十萬八千里，跟內存的訪問速度也是相差太遠。

有國外媒體做了對比，如果把CPU的一級緩存的訪問時長規定為1秒，磁帶訪問的相對時長將達到6年4個月19小時33分又20秒。傳統的最快的 SSD的相對時長為2天18小時40分鐘。DRAM訪問速度是6分鐘40秒。

這么看來SSD作為未來的核心存儲，相對于內存的速度還是遠遠不如。是不是可以在這個中間在創造一個新的持久性存儲介質？

英特爾就看到了這點，英特爾與美光聯手打造的傲騰存儲，這是一種新的非易失性固態存儲成為易失性內存與持久性存儲之間的新事物。三星存儲也推出了經由NAND LLC（每單元1 bit）調整而來Z-SSD。按照三星的設計標準，Z-SSD的讀取速度將是標準SSD的7倍。從技術研發來看，包括英特爾三星都看到了閃存和內存之間超大延時的一個空白。都希望推出能夠持久保存數據、但是更接近內存讀取速度的新的存儲介質。

英特爾傲騰技術能夠提供了10倍的NAND閃存性能，和1000倍的耐久性，是NAND閃存的千分之一的延遲，是DRAM延遲的十倍，。耐久性實現將超過一百萬次的擦寫周期，低延遲大大提高了IO操作（如事務數據所需的）的能力，滿足未來對于高并發、海量計算的需求。

同時除了已經可見的存儲技術，未來目前眾多芯片廠商在研究 “磁隨機存取存儲器”（MRAM），有望替代目前的存儲方案——DRAM（動態隨機存儲）。與DRAM存儲技術相比，MRAM耗電量僅為DRAM三分之一，但讀寫速度卻達到前者十倍。理論上來講，MRAM存儲技術優勢更適合于應用到物聯網終端和AI領域。

當然我們看到了目前剛推出的產品還沒有達到理想的狀態，但是其趨勢、其新的技術未來可能在AI領域有新的價值，包括在無人汽車、自動駕駛、人工智能等領域有新的實踐。因為這是對計算、存儲和網絡一種新的重塑，也更貼近用戶對于未來技術的理解。