在2026台北国际电脑展（COMPUTEX）上，英伟达正式发布首款面向个人电脑的RTX Spark超级芯片，并同步推出一系列软件生态更新，加速智能体从云端向终端落地。然而，强劲的终端AI算力，离不开计算与存储的深度协同——大模型参数规模动辄数十乃至上百GB，其加载、推理等全链路操作，对存储系统的吞吐、延迟与稳定性提出了严苛挑战。在此背景下，忆联AM6D1PCIe5.0SSD以极致性能、稳定输出与均衡能效，突破传统存储瓶颈，成为终端AI落地不可或缺的核心硬件支撑。
● 极致带宽——模型从存储加载至内存的速度，直接决定首个Token的生成延迟。带宽一旦成为瓶颈，智能体启动交互可能需等待数分钟之久;
● 超低延迟与高稳定性——多轮推理本质上是KV Cache的持续随机访问，任何由过热或碎片化引发的掉速，都会被放大为肉眼可感的卡顿;
● 高能效与更优成本——智能体需7×24小时待命，且终端涵盖轻薄本、迷你主机等多元平台，存储必须在能效与成本间取得平衡，以更优TCO实现广泛适配与落地。
极速大带宽，秒级加载本地大模型
在本地智能体交互体验中，用户感知到的第一道门槛，便是大模型从存储加载至内存的等待时间——这一延迟直接取决于存储的顺序读写带宽。RTX Spark虽已集成6144个CUDA核心与20核Grace CPU，可提供1PetaFLOP的AI算力，搭配128GB统一内存，足以在本地流畅运行参数量高达1200亿的大模型，但若存储带宽无法匹配计算单元的吞吐能力，再强的算力也只能空转等待数据馈送。
忆联AM6D1满血搭载PCIe5.0高速接口，正是为了解决这一瓶颈而生。其顺序读取速度高达11400MB/s，顺序写入达到10900MB/s。在CrystalDiskMark测试中，实测成绩更分别突破至11481MB/s 与10961MB/s，均超越标称值，相较PCIe4.0产品性能提升超过50%。这意味着，本地百亿级大模型的加载时间可压缩至秒级，让智能体真正做到“随叫随到”，而非让用户在等待中消耗耐心。
这一性能直接转化为可感知的体验跃升:加载DeepSeek32B蒸馏版（近20GB）仅需10.52秒，加载千问3235B大模型(约110GB)也只需53.99秒——用户启动本地大模型时，几乎无需等待，Token生成时间亦同步大幅压缩。不仅如此，高顺序读写带宽还为频繁的模型热切换和KV Cache落盘提供了充足的吞吐保障，确保Token吞吐不受存储掣肘，让多模型并行工作流在本地终端真正成为可能。
稳定低延迟，全程高速推理不掉速
智能体持续多轮推理，依赖KV Cache的高频随机存取，对存储的随机IO性能与长时间负载稳定性提出极高要求——任何掉速或延迟波动，都会直接表现为AI交互的卡顿与迟滞。忆联AM6D1拥有1600K IOPS的随机读取能力，可实现KV Cache数据毫秒级存取，确保智能体推理响应始终处于超低延迟状态。在性能稳定性方面， AM6D1依托静态/动态SLC写缓存技术，可依据实时负载智能调整缓存策略，能够将高负载下的性能波动控制在5%以内。
经3DMark测试验证，即便在75%填盘状态（接近日常满负荷使用场景）下，AM6D1依然保持高度稳定，性能波动极小，基本持平空盘运行表现。这意味着，即使智能体不间断运行，存储性能也不会因积热或磁盘碎片化出现明显掉速，为终端AI实时推理提供持续、稳定的存力支撑。
（测试环境:Windows11+Ultra7265K，3Dmark75%filldisk）
低耗高适配，全场景高效部署
随着大容量内存、高端算力芯片等AI终端硬件的持续迭代，PC整机硬件成本不断攀升，存储子系统的成本与能效优化，已成为终端厂商降本增效的关键发力点。AM6D1采用DRAM-Less设计方案，依托主控算法优化与新一代高速闪存颗粒的深度协同，以轻量化架构实现了极致性能。该方案不仅显著降低硬件物料成本，还简化了PCB布线结构，为PC OEM厂商预留了充裕的BOM优化空间。
在功耗表现上，无缓架构的天然优势进一步释放能效潜力——AM6D1工作与待机功耗全面优化，ASPM L1.2深度休眠模式功耗仅为3mW，使其完美适配从高性能AI工作站、便携AI轻薄本到迷你主机等全场景终端，在保障全天候待命响应的同时，兼顾持久续航。
终端智能体时代已然到来，存储作为AI算力的核心底座，决定着终端AI的落地体验与普及速度。忆联AM6D1以PCIe5.0巅峰性能、极致稳定性与均衡性价比，打通终端AI落地的存储壁垒，将超算级智能惠及每一位用户。未来，忆联将持续深耕存储技术创新，携手生态伙伴不断迭代终端算力基础设施，推动本地智能体加速普及，让智能触手可及。
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