最近一段时间，许多厂商都推出了PCIe 5.0固态硬盘，其超快的读写速度远超过PCIe 4.0固态硬盘。然而，作为新品，PCIe 5.0固态硬盘的热度并不高，甚至没有厂商大力推广。这是为什么呢？
PCIe 5.0固态硬盘的性能有多快呢？我们与旗舰级的PCIe 4.0固态硬盘进行对比，可以看到PCIe 5.0固态硬盘的常规读写速度已经突破了10GB/S，而PCIe 4.0固态硬盘的常规写入速度接近7500MB/s，读取速度在6700MB/s左右，但两者4K读写速度的差距并不大。
然而，PCIe 4.0固态硬盘已经达到了极限，没有太多提升的空间。而PCIe 5.0固态硬盘才刚刚起步，后续技术成熟速度可能会继续提升。
从性能来看，PCIe 5.0固态硬盘的跑分远超PCIe 4.0，但在现在的装机市场，PCIe 5.0固态硬盘的热度并不高，基本没人会购买。这是因为PCIe 5.0固态硬盘的价格与PCIe 4.0起步时的趋势相同，价格过高，普通消费者难以承受。 同样2TB版本的PCIe 5.0固态硬盘的价格几乎快是PCIe 4.0固态硬盘价格的4倍。因此，目前PCIe 5.0固态硬盘对于大部分消费者日常使用体验上并没有明显的收益。
此外，PCIe 5.0固态硬盘本身没有新接口生态，目前最快的接口雷电4也只有40Gbps，这使得PCIe 4.0固态硬盘的性能完全够用。 因此，虽然PCIe 5.0固态硬盘拥有超强的读写性能，但由于4K读写速度的差距并不大，在消费级市场中，PCIe 4.0固态硬盘的性能完全够用。
未达到通道理论上限的“残血速率”
每一代PCIe标准的速度都实现了翻倍的增长，例如我们熟悉的PCIe 3.0与PCIe 4.0，其单通道速度就分别为8GT/s与16GT/s，考虑到数据编码方案(均为128b/130b)效率，最终换算为我们更熟悉的单位时则是984.6MB/s与1969MB/s。
看到这里，想必大家都能联想到PCIe 3.0与4.0固态硬盘常见的速率水平，由于它们都采用4通道，因此上限速率能够达到3500MB/s以及7000MB/s以上。
相似的规律依旧延续到PCIe 5.0标准上，其单通道速度再次翻倍达到32GT/s，因此针对NVMe固态硬盘常见的4通道，其速率上限应该能达到15000MB/s左右。然而只需了解一下目前市面上为数不多的PCIe 5.0固态硬盘产品，就能看出它们距离这个理论上限还有一段距离。
在这个PCIe 5.0标准应用的初级阶段，相应固态硬盘产品的速率性能标定可以说千奇百怪，但也以10000MB/s与12400MB/s两种连续读取速度的公版方案为主，我们可以两款平时接触较少的产品作为案例来了解：美商海盗船推出的MP700以及MP700 PRO。
MP700基本上属于初代PCIe 5.0阵营，采用可能是目前市面上唯一消费级PCIe 5.0主控芯片的群联PS5026-E26，并搭配LPDDR4独立缓存与美光232层3D TLC闪存颗粒，最高连续读写速度均为10000MB/s，可以说是撑住了新标准的“万兆”门面。
此外，它的随机4K性能标称也可达1500K IOPS读取与1700K IOPS写入，相比常见的PCIe 4.0产品已经可以说是巨幅提升。
但这依旧不是群联E26主控标称能达到的完整性能，规格书中群联E26能够达到最高14000MB/s与12000MB/s的连续读写性能，4K随机读取与MP700标称相同，4K随机写入则能够达到惊人的2000K IOPS。
那么MP700 PRO的情况如何呢？遗憾的是它在硬件搭配大体不变的情况下，仅在连续读写性能上有少量提升，达到12400MB/s与11800MB/s，4K随机性能尤其是写入性能“牙膏倒吸”仅为1600K IOPS，并且额外提供了4TB版本，整体性能表现与市面上另一部分“公版方案”相当。
PCIe5.0用来战未来，普通用户可以再等等
我们都知道，企业级用户对于硬盘的需求，就是追求更快和更强的性能，能用更少的量级实现相同的速度，这对于寸土寸金的服务器来说还是相当有意义的。并且需要知道的是，PCIe5.0是一种技术，这种技术并不只是用在固态硬盘上，作为一种接口，还可以用在显卡连接上，提高设备运行效率。
随着ChatGPT的大火，全球对于超级AI运算卡的需求，成井喷式发展，而在这个市场上，英伟达几乎是一家独大，其中八张H100运算卡，在运算效率上直接秒杀了无数玩家心目中的“白月光”RTX4090。这其中八张H100串联起来的技术，就是英伟达自家的NVLink，也就是早些年顶尖游戏玩家熟知的显卡SLi技术的优化版，如今在游戏领域已经凉透的它，在AI运算领域迎来了第二春。
但在PCIe5.0的诞生后，英伟达的NVLink已经不是唯一选择，PCIe5.0也算是勉强赶上业界商用水平吧。如果不出意外的话，PCIe的步伐也不会就在5.0这个阶段停止下来，未来随着AI领域的逐渐发展，对于更快的接口协议肯定是有刚需的。
