Phison Expands Pascari AI Storage Ecosystem Across EU to Accelerate AI Infrastructure
群联电子（Phison Electronics）于CloudFest 2026大会上宣布，将在欧盟全境扩展其Pascari品牌的NAND闪存控制器和存储解决方案产品线，以加速欧洲AI基础设施建设。
AI工作负载对存储系统提出了前所未有的需求：大模型训练需要高带宽连续读取大量训练数据；推理服务需要低延迟的模型加载和KV缓存读写；多租户AI云服务需要存储系统具备强大的QoS（服务质量）隔离能力。传统企业级SSD无法同时满足这些差异化需求。
Phison的Pascari系列专门针对AI场景优化：采用PCIe 5.0接口，提供14GB/s以上的顺序读取带宽；集成智能缓存管理算法，针对AI推理的KV缓存访问模式优化；支持计算存储（Computational Storage）功能，将部分数据预处理卸载到SSD控制器上执行。
此次欧洲扩张是Phison全球AI存储战略的一部分。随着欧洲AI数据中心建设加速（受益于EU Chips Act和各国AI投资计划），存储基础设施成为关键瓶颈之一。Phison作为全球最大的独立NAND闪存控制器设计公司，正在从消费电子存储向AI企业存储市场转型。
Tiefenanalyse der Phison Pascari KI-Speicherstrategie: Vom Konsumerelektronik zum KI-Infrastrukturanbieter
Die disruptiven Speicheranforderungen der KI
Auf der CloudFest 2026 kündigte Phison Electronics — der weltweit größte unabhängige NAND-Flash-Controller-Designer — eine umfassende Expansion seiner Pascari KI-Speicherlösungen in der gesamten EU an. KI-Workloads stellen beispiellose Anforderungen an Speichersysteme, die herkömmliche Enterprise-SSDs nicht bewältigen können.
Das Training großer Modelle erfordert kontinuierliches Hochbandbreiten-Lesen von Terabyte- bis Petabyte-großen Datensätzen. Inferenz verlangt ultrageringe Latenz beim Modell-Laden und spezialisierte I/O-Muster für KV-Cache.
Technische Architektur von Pascari
PCIe 5.0-Schnittstelle mit über 14 GB/s sequentieller Lesebandbreite, für KI-Inferenz-KV-Cache-Muster optimierte Cache-Management-Algorithmen (30-50 % IOPS-Verbesserung) und Computational-Storage-Funktionalität für Datenvorverarbeitung auf SSD-Ebene.
Strategische Bedeutung der Europa-Expansion
Der EU Chips Act (43 Milliarden Euro), der beschleunigte Bau von KI-Rechenzentren und die geopolitische Diversifizierung der Lieferketten bilden günstige Rahmenbedingungen. Als unabhängiger Controller-Designer bietet Phison Flexibilität bei der NAND-Beschaffung von mehreren Lieferanten und stellt eine „dritte Option" zwischen US- und chinesischen Anbietern dar.
Die Zukunft des KI-Speichers
Speicher entwickelt sich vom „passiven Datenlager" zum „aktiven Rechenknoten". Die Speicherwahl wird für die Leistung der KI-Infrastruktur ebenso entscheidend wie die GPU-Wahl. Phison Pascari zielt präzise auf diese Fähigkeitslücke ab.
Praktischer Leitfaden zur KI-Speicherauswahl
Für Unternehmen, die KI-Infrastruktur planen, erfordert die Speicherwahl eine mehrdimensionale Analyse: sequentielle Bandbreite für Training vs. zufällige IOPS für Inferenz, Latenzkonsistenz (Inferenz-Services sind extrem P99/P999-sensitiv) und TCO einschließlich Stromverbrauch, Kühlung und Betriebskosten.