电子行业AI的进击时刻23：AI推理RAG向量数据库推动SSD需求增长

　　RAG 为大模型提供“长期记忆”，企业&个性化需求推动RAG 需求增长。在RAG（检索增强生成）架构中，LLM（大语言模型） 在生成响应前，先向向量数据库发起查询，其中向量数据库作为连接用户查询与外部知识的关键中枢，负责高效存储、管理和检索高维向量化的知识表示，从而提升生成结果的准确性和时效性。从企业侧看，RAG 正逐步渗透至在线场景（电商、Web 搜索等）、离线场景（企业、法律、工程研究等）。从个人侧看，个性化RAG 保留用户长期记忆、偏好与上下文信息，形成“用户级向量空间”，显著推高RAG 需求增长。
　　AI 推理RAG 向量数据库推动SSD 需求增长。向量数据库存储介质需承载大规模向量数据及索引结构，要求支持高吞吐和低时延，以满足高并发场景下的相似度检索需求。目前向量数据库存储介质正在从“内存参与检索”走向“全SSD 存储架构”。根据《All-in-storage ANNS Algorithms Optimize VectorDB Usability within aRAG System》以KIOXIA AiSAQ 为例，向量、PQ 量化结果及索引统一存储于SSD，10B 级向量规模所需SSD容量为11.2TB，其中PQ Vectors 占1.28TB，索引占10TB。在采用TLC/QLC SSD 下，AiSAQ 相较于DiskANN介质成本具备4-7 倍的成本优势；此外，AiSAQ 所有租户处于激活状态，租户可直接开始查询，不存在必须先从SSD 加载到DRAM 后才能开始查询的“冷启动”延迟，提升RAG 系统的规模化扩展能力与经济可行性。
　　火山引擎TOS Vectors 开启向量存储新范式，对SSD 需求提高。根据火山引擎开发者社区公众号，TOS 推出Vector Bucket，该架构采用字节自研的Cloud-Native 向量索引库Kiwi 与多层级本地缓存协同架构（涵盖DRAM、SSD 与远程对象存储）。在大规模、长周期存储和低频查询的场景下，该架构不仅满足高/低频数据的分层需求，而且显著降低企业大规模使用向量数据的门槛。TOS Vector 与火山引擎高性能向量数据库、火山AI agent 等产品深度协同，以交互型Agent 场景来看，将高频访问的记忆（如用户的核心偏好、近期的任务执行结果等）存放在向量数据库中，实现毫秒级的高频检索；将低频访问的记忆（如半年前的交互记录或历史执行结果）沉淀到TOS Vector 中，允许秒级延迟，以此换取更低的存储成本和更广阔的记忆空间；以处理复杂任务的Agent场景来看，TOS Vectors 既能承载海量的语义向量存储，又能保证长期数据的可持续积累。
　　投资建议。RAG 架构为大模型提供长期记忆，企业和个性化需求推动了对RAG 存储需求的增长。AI 推理中的RAG 向量数据库存储介质正在从“内存参与检索”向“全SSD 存储架构”过渡，推动高带宽、大容量SSD 的需求将持续增加。建议关注产业链核心受益标的。
　　风险提示。AI 产业发展以及需求不及预期；AI 服务器出货量不及预期，国产厂商技术和产品进展不及预期。
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