[红包]2026存储新方向：向量数据库，这家公司独供NV！

12月底关注的精测电子 ，而昨天的CES大会，英伟达 CEO黄仁勋进一步强调了：存储必须被重构！这番言论不但加速了早盘存储芯片的表现，同时也助力了半导体设备扩产的相关标的，精测电子就是前道量检测设备之一！

黄仁勋进一步重视存储，除了直接利好的存储芯片，还有一个被大家忽视的预期差方向：GPU-Native数据库！！今天就重点来说说这个！

一、事件催化背景和意义

1月6日，黄仁勋在CES 2026大会讲话上提出“存储必须被重构”。英伟达首次完整披露了由BlueField-4驱动的推理上下文内存存储平台（Inference Context Memory Storage Platform），核心目标是在GPU内存和传统存储之间创建一个“第三层”。

为何要新建第三层？

因为当AI处理需要多轮对话、多步推理的复杂任务时，会产生大量上下文数据（KV Cache）。传统架构要么把它们塞进昂贵且容量有限的GPU内存，要么放到普通存储里（访问太慢）。

这个“存储瓶颈”如果不解决，再强的GPU也会被拖累。既足够快，又有充足容量，还能支撑AI长期运行：

1）BlueField-4 负责在硬件层面加速上下文数据的管理与访问，减少数据搬移和系统开销；
2）Spectrum-X 以太网提供高性能网络，支持基于 RDMA 的高速数据共享；
3）DOCA、NIXL和Dynamo等软件组件，则负责在系统层面优化调度、降低延迟、提升整体吞吐。

AI原生存储系统有望显著提升向量数据库在AI Infra的核心地位 AI原生存储系统或改变软件设计的基本范式——以 DRAM 为中心转变为以 SSD 为导向，如在近似最近邻搜索 (ANN)任务中利用其超高 IOPS 对所谓的降维向量进行高速扫描，然后使用完整向量进行细化，从而实现速度和精度的双重保留。

二、存储新方向-向量数据库

同样的，要实现Agent记忆的提升，需要大量存储，以及存储技术的升级。但同时，也需要数据库软件的升级，记忆功能的每个维度的变化，都需要数据库软件作为支持实现。

AgentAI推理时代带来新的GPU存储架构。NV规划硬件GPU直连SSD增加存储量和传输速率，SCADA软件架构控制存储IO，加快推理速度。

底层硬件变革带动软件重构GPU-Native数据库到来。从“以CPU为中心”到“以GPU为中心”，数据库软件需要围绕 GPU的数据获取和处理能力重新设计，核心组件层面升级改造。

为了理解这部分的内容，我们可以打个比喻来理解：

1、KV Cache代表了推理的规模化，而推理规模化需要RAG。
2、如果把大模型比作学生。

KV Cache像是这个学生解题时用的“草稿纸”。RAG是这个学生考试时允许带的“官方参考资料手册”，确保答案准确、有依据。
向量数据库就是这本“参考资料手册”的智能目录和索引系统。

KV Cache和RAG存储的爆发，必然带来向量数据库需求的大增。

三、未来的向量数据库有多重要？

英伟达下一代 GPU 直连 SSD/HBF 技术是存储架构的重大革新，旨在解决 AI 计算中数据传输瓶颈问题。

传统存储路径：
· SSD → CPU → PCIe Switch → GPU → HBM
· 瓶颈：CPU 成为数据传输中介，限制带宽并增加延迟

直连架构：
· SSD/HBF → PCIe 7.0/CXL 3.0 → GPU (直接连接)
· 核心突破：GPU 直接控制数据路径和控制路径，完全绕过 CPU

英伟达在ssd上，实现了向量化，把向量数据库做成了基础。

在推理时代，向量数据库承担的角色，和 CPU 时代的 cache coherence / memory hierarchy 控制逻辑非常相似：它决定——哪些数据该被“提升到昂贵层级（HBM / token 上下文）”，哪些数据留在“便宜层级（SSD / 数据湖）。

在推理时代需要判断，哪些知识 / KV / 文档值得进入 prompt？值得占用 HBM？只该存在 SSD？哪些 token 是“热的”？哪些向量是“值得被反复访问的”？

向量数据库做的正是这个决策层，他是相关性裁决器，上下文仲裁器，HBM 入场券发放者；

四、向量数据库怎么实现盈利？

NVIDIA 系统级隐性收费
向量数据库 → 提高 GPU 有效利用率
GPU 利用率提高 → 客户更愿意买
推理时代，向量数据库不是一个数据库产品，
而是一层“决定谁有资格占用昂贵算力资源”的系统控制平面。
它的商业价值，不在它本身，而在它能为 GPU 释放多少空间。

五、相关受益品种

××××：

1，公司已与NV实现合作（这两天），主要为公司的认知数据库和NV的GPU进行双向优化和适配，实现AI推理的加速计算。
2，当前是在NV的GB系列上进行优化，后续将会在NV的下一代GPU直连SSD/HBF上进行优化（这是重点），构建以GPU为中心的数据库。
3，NV志在打造以GPU为核心的硬件存储架构（铠侠、海力士已经开始研发），数据库等软件生态以GPU为核心构建，预期测算这个市场有1600亿美金（和传统数据库一个量级）。
4，公司能被NV选中，代表了对其技术的认可，很稀缺。一旦成功切入这个市场，收入弹性大。

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