編輯｜Panda

一根 256 GB 內(nèi)存條標(biāo)價(jià) 5000 美元？這個(gè)價(jià)格已經(jīng)輕松超過了英偉達(dá)頂配顯卡 RTX 5090 的市場(chǎng)溢價(jià)。

此推文引發(fā)了廣泛討論，已收獲超 200 萬(wàn)瀏覽，圖源：X@Yuchenj_UW

由于 AI 算力需求引發(fā)了極端的結(jié)構(gòu)性緊缺，全球內(nèi)存市場(chǎng)正陷入一場(chǎng)前所未有的瘋狂。報(bào)道稱 OpenAI 與三星電子、SK 海力士簽署了大規(guī)模 DRAM 晶圓供應(yīng)協(xié)議，其預(yù)估的 DRAM 晶圓需求可能達(dá)到全球 DRAM 晶圓產(chǎn)能的約 40%，這一需求規(guī)模在行業(yè)內(nèi)引發(fā)了對(duì)存儲(chǔ)供應(yīng)緊張的關(guān)注。與此同時(shí)，微軟、谷歌等大型科技公司也派出采購(gòu)團(tuán)隊(duì)在韓國(guó)與這些主要存儲(chǔ)芯片供應(yīng)商展開密集談判，以爭(zhēng)取更多 DRAM 和高帶寬存儲(chǔ)（HBM）供應(yīng)資源。

而就在 2026 年 1 月的 CES 演講中，英偉達(dá) CEO 黃仁勛又更進(jìn)一步為這股趨勢(shì)給出了極具分量的判斷。

他指出，圍繞 AI 推理與上下文的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)正在形成一個(gè)「此前從未真正存在過的市場(chǎng)」，并預(yù)測(cè)其規(guī)模很可能成長(zhǎng)為全球最大的存儲(chǔ)市場(chǎng)之一，因?yàn)樗诒举|(zhì)上承載著全球 AI 系統(tǒng)的工作內(nèi)存（working memory）。黃仁勛強(qiáng)調(diào)，AI 的工作負(fù)載在訪問模式、時(shí)延要求和數(shù)據(jù)生命周期上都與傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)和存儲(chǔ)系統(tǒng)截然不同，因此現(xiàn)有存儲(chǔ)架構(gòu)難以滿足需求，存儲(chǔ)技術(shù)本身必須經(jīng)歷一次根本性的重構(gòu)。

視頻鏈接：https://mp.weixin.qq.com/s/w3GRxO8EsPpZJMlhyTQFKA

這種底層架構(gòu)的變革需求，正是當(dāng)下 AI 基礎(chǔ)設(shè)施面臨的一大核心挑戰(zhàn)。

現(xiàn)在，一家成立已過十周年的公司對(duì)這一挑戰(zhàn)發(fā)起了沖鋒。

1 月 15 日， XSKY 星辰天合在北京舉辦了主題為「數(shù)據(jù)常青 智算無(wú)界」的 AIMesh 產(chǎn)品戰(zhàn)略發(fā)布會(huì)，并宣布戰(zhàn)略重心從「信息技術(shù)（IT）」全面跨越至「數(shù)據(jù)智能（Data Intelligence）」。

這家成立于 2015 年 5 月的企業(yè)，已經(jīng)在十年多的時(shí)間里從初創(chuàng)團(tuán)隊(duì)成長(zhǎng)為一頭獨(dú)角獸，更是已然成為中國(guó)對(duì)象存儲(chǔ)市場(chǎng)的領(lǐng)跑者，并肩負(fù)起了中國(guó)核心產(chǎn)業(yè)超過5500 PB關(guān)鍵數(shù)據(jù)的安全重任。不僅如此，該公司的增長(zhǎng)勢(shì)頭依然強(qiáng)勁：在近三年實(shí)現(xiàn)了超過 50%的逆勢(shì)高增長(zhǎng)；隨著業(yè)務(wù)對(duì)性能渴望的加劇，其全閃存占比已翻了三倍，達(dá)到了35%。大規(guī)模存儲(chǔ)方面，XSKY 已經(jīng)擁有了28010 PB級(jí)以上的超級(jí)集群，甚至跨越了單機(jī)群百 PB的技術(shù)門檻。這每一個(gè)數(shù)字的增長(zhǎng)，都是客戶投下的一張張信任票，也構(gòu)成了 XSKY 應(yīng)對(duì) AI 大爆發(fā)的底層底氣。

從這些數(shù)字也看得出來，AI 大爆發(fā)正在催動(dòng)數(shù)據(jù)中心的進(jìn)化。

過去十年的 IT 時(shí)代，數(shù)據(jù)中心的功能類似于一座嚴(yán)謹(jǐn)?shù)摹笀D書館」，價(jià)值核心在于數(shù)據(jù)的「存得進(jìn)、找得到」。但在進(jìn)入數(shù)據(jù)智能時(shí)代后，數(shù)據(jù)的價(jià)值正在從「被檢索」進(jìn)化為「被計(jì)算」，每一份文檔和圖片都正成為生成未來的燃料。

為了適應(yīng)這種轉(zhuǎn)變，企業(yè)的數(shù)據(jù)中心必須完成一次物種進(jìn)化，從安靜的圖書館演變?yōu)橐蛔找罐Z鳴的「AI 工廠」。

面對(duì)大模型時(shí)代的算力博弈，XSKY 確立了清晰的戰(zhàn)略定位：通過發(fā)布 AIMesh 全棧 AI 數(shù)據(jù)方案，XSKY 致力于打造開放解耦且絕對(duì)中立的數(shù)據(jù)底座，旨在破解企業(yè)私有高價(jià)值數(shù)據(jù)向智慧轉(zhuǎn)化的效率瓶頸。

為什么「專有數(shù)據(jù)」是 AI 時(shí)代唯一的護(hù)城河？

在大模型技術(shù)快速迭代的當(dāng)下，業(yè)界逐漸達(dá)成了一個(gè)共識(shí)：算法正在走向同質(zhì)化。

正如 AI 大牛 Andrej Karpathy 指出的那樣，大模型（如 Transformer）的算法實(shí)現(xiàn)非常簡(jiǎn)潔，通常只有幾百行代碼。他提出，在大模型時(shí)代，數(shù)據(jù)不再僅僅是燃料，數(shù)據(jù)就是「源代碼」。因?yàn)槿祟惒辉偻ㄟ^編寫邏輯代碼來解決問題，而是通過策劃、清洗和標(biāo)注特定的數(shù)據(jù)集，讓模型通過學(xué)習(xí)這些數(shù)據(jù)來獲得專家能力。

而對(duì)于企業(yè)而言，當(dāng)領(lǐng)先的模型架構(gòu)和訓(xùn)練方法變得透明且易于獲取時(shí)，企業(yè)真正的差異化競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)和護(hù)城河，就在于其自身?yè)碛械莫?dú)特「專有數(shù)據(jù)」。這些數(shù)據(jù)是企業(yè)長(zhǎng)年累月積淀下的獨(dú)有配方，也是將通用大模型轉(zhuǎn)化為具備垂直領(lǐng)域?qū)＜夷芰Φ娜剂稀?/p>

出于安全和合規(guī)的考慮，這些高價(jià)值的核心數(shù)據(jù)不能外溢到公有云，它們必須牢牢掌握在企業(yè)自己手中。因此，構(gòu)建一個(gè)私有化、安全且可控的 AI 數(shù)據(jù)底座成為了企業(yè)的剛需。

XSKY 的角色正是守住數(shù)據(jù)安全的底線，讓企業(yè)能將私有數(shù)據(jù)在內(nèi)部安全地轉(zhuǎn)化為智慧。

這種對(duì)數(shù)據(jù)價(jià)值的深度理解，已經(jīng)在行業(yè)頭部的實(shí)踐中得到了驗(yàn)證。剛剛在 1 月 9 日成功登陸港交所的 MiniMax 便是典型的例子。作為全球 AI 領(lǐng)域從創(chuàng)立到上市最快紀(jì)錄的最新創(chuàng)造者，MiniMax 的成功證明了在算法日益透明的今天，私有數(shù)據(jù)資產(chǎn)才是支撐企業(yè)估值與競(jìng)爭(zhēng)力的核心。

目前，MiniMax 有 PB 級(jí)的數(shù)據(jù)存放在 XSKY 的存儲(chǔ)平臺(tái)上，其中包括最核心的訓(xùn)練數(shù)據(jù)與推理模型數(shù)據(jù)。對(duì)于這類處于商業(yè)化爆發(fā)期的頭部 AI 企業(yè)而言，存儲(chǔ)底座的穩(wěn)定性直接決定了研發(fā)的連續(xù)性。

這種需求的變化也預(yù)示著基礎(chǔ)設(shè)施職能的徹底改變。正如前文所說，過去的數(shù)據(jù)中心更像是一座安靜的「圖書館」，核心任務(wù)是確保數(shù)據(jù)「存得進(jìn)、找得到」。但在 AI 時(shí)代，數(shù)據(jù)中心必須進(jìn)化為一座日夜轟鳴的「AI 工廠」，數(shù)據(jù)不再是靜止的檔案，而是被不斷計(jì)算、不斷產(chǎn)生價(jià)值的動(dòng)態(tài)資產(chǎn)。XSKY 的戰(zhàn)略目標(biāo)，就是幫助企業(yè)的專有數(shù)據(jù)完成這一物種進(jìn)化，讓基礎(chǔ)設(shè)施能夠支撐起從數(shù)據(jù)準(zhǔn)備到模型訓(xùn)練再到推理部署的全生命周期。

AIMesh 如何推倒阻礙 AI 效率的「三堵墻」？

在大模型訓(xùn)練與推理的實(shí)戰(zhàn)場(chǎng)景中，傳統(tǒng)的存儲(chǔ)架構(gòu)正面臨嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。這些挑戰(zhàn)可以被總結(jié)成三堵墻：IO 墻、重力墻和內(nèi)存墻。

• IO 墻：當(dāng)算力的吞吐速度遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過存儲(chǔ)的讀寫速度時(shí)，計(jì)算單元被迫進(jìn)入空轉(zhuǎn)等待狀態(tài)，導(dǎo)致 GPU 利用率往往低至 30% 到 50%。
• 重力墻：隨著數(shù)據(jù)體量的指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，跨地域流動(dòng)的高昂成本讓數(shù)據(jù)逐漸淪為孤島，形成了難以逾越的「重力墻」。
• 內(nèi)存墻：隨著 AI 應(yīng)用向長(zhǎng)上下文和復(fù)雜智能體（Agent）演進(jìn)，KVCache 的爆炸式增長(zhǎng)讓顯存（HBM）撞上了物理極限的「內(nèi)存墻」，導(dǎo)致硬件投入成本急劇攀升。

典型的「內(nèi)存墻」：2018 年至 2025 年期間，Transformer 模型尺寸每 2 年增長(zhǎng)約 19 倍，而每個(gè)加速器的內(nèi)存每 2 年僅增長(zhǎng)約 1.9 倍。不僅如此，過去 20 年間，峰值計(jì)算能力增長(zhǎng)了約 6 萬(wàn)倍，但 DRAM 帶寬僅增長(zhǎng)了約 100 倍，互連帶寬也僅增長(zhǎng)了約 30 倍。結(jié)果就是：處理器閑置等待數(shù)據(jù)。來源：ayarlabs.com

要推倒這些深層物理層面的效率障礙，不僅需要軟件架構(gòu)的創(chuàng)新，更需要與底層芯片性能的深度適配。舉個(gè)例子，作為這一進(jìn)程的見證者，芯片巨頭英特爾與 XSKY 的合作已經(jīng)跨越了第一個(gè)十年。從早期作為 Intel SPDK 技術(shù)最早的一批貢獻(xiàn)者共同探索用戶態(tài)輪詢技術(shù)，到如今實(shí)現(xiàn)對(duì)最新硬件的 Day-0 級(jí)技術(shù)響應(yīng)，這種長(zhǎng)期的技術(shù)共創(chuàng)為 AIMesh 全棧 AI 數(shù)據(jù)方案的發(fā)布奠定了基礎(chǔ)。

基于這種長(zhǎng)期的軟硬協(xié)同積淀，XSKY 通過 AIMesh 構(gòu)建了一張面向 AI 工廠的數(shù)據(jù)與內(nèi)存網(wǎng)，旨在打破這三堵墻，進(jìn)而利用架構(gòu)創(chuàng)新將技術(shù)參數(shù)轉(zhuǎn)化為真實(shí)的業(yè)務(wù)價(jià)值。

MeshFS：打破 IO 墻，加速模型訓(xùn)練

面對(duì) AI 訓(xùn)練中嚴(yán)峻的「IO 墻」挑戰(zhàn)，XSKY 發(fā)布了專為 AI 訓(xùn)練而生的并行文件系統(tǒng)MeshFS

該系統(tǒng)將 XGFS 成熟的企業(yè)級(jí)協(xié)議棧與 XSEA 星飛全閃架構(gòu)的 Shared-Everything 極速底座深度融合，為軟件棧注入了強(qiáng)勁的性能心臟。

為了徹底破解算力在等待數(shù)據(jù)時(shí)的損耗，MeshFS 在以下三個(gè)維度實(shí)現(xiàn)了技術(shù)突破：

• 全協(xié)議兼容：MeshFS 提供標(biāo)準(zhǔn)的 POSIX 語(yǔ)義，這意味著現(xiàn)有的 Python 或 TensorFlow 訓(xùn)練代碼無(wú)需修改即可運(yùn)行。更重要的是其實(shí)現(xiàn)了「一份數(shù)據(jù)，多協(xié)議互通」，數(shù)據(jù)清洗可以通過 HDFS 接口使用 Spark，訓(xùn)練過程通過 POSIX 接口使用 PyTorch，歸檔則使用 S3。數(shù)據(jù)在全流程中不需要搬家，原地即可被不同的業(yè)務(wù)流處理。MeshFS 也完美支持 Kubernetes CSI。
• 線性的極致性能：通過全分布式架構(gòu)和元數(shù)據(jù)分片技術(shù)，MeshFS 的性能可以隨節(jié)點(diǎn)數(shù)線性增長(zhǎng)。系統(tǒng)引入了 Run To Completion 技術(shù)，將元數(shù)據(jù)處理延遲壓低至微秒級(jí)。即使面對(duì)億級(jí)規(guī)模的小文件數(shù)據(jù)集，依然能保持順滑的訪問體驗(yàn)。
• 企業(yè)級(jí)管理與智能分層：在提供目錄 QoS、配額以及審計(jì)等完善特性的同時(shí)，MeshFS 支持智能分層能力。數(shù)據(jù)可以在全閃存層和低成本層之間透明流動(dòng)，讓用戶能夠以 Tier-2 的成本存儲(chǔ)數(shù)據(jù)，同時(shí)享受 Tier-0 的訓(xùn)練速度。

在性能實(shí)測(cè)中，MeshFS 憑借「一跳讀」設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了順序讀帶寬 30% 的提升，同時(shí)依靠端到端 EC 寫技術(shù)讓順序?qū)憥挸鐾惍a(chǎn)品 50%

此外，MeshFS 還針對(duì)英特爾新一代至強(qiáng)處理器的 AVX-512 與 AMX 指令集進(jìn)行了深度優(yōu)化。

在剛剛完成 IPO 的大模型企業(yè) MiniMax 的生產(chǎn)環(huán)境中，MeshFS 提供了高吞吐、低延遲的 I/O 支持。無(wú)論是在大規(guī)模數(shù)據(jù)的 DataLoad 階段，還是在關(guān)鍵的 Checkpoint 保存環(huán)節(jié)，MeshFS 都能有效保證訓(xùn)練效率。而在推理端，MeshFS 的高吞吐特性支撐了近萬(wàn)個(gè)推理服務(wù)在極短時(shí)間內(nèi)上線，確保了海螺 AI 等核心產(chǎn)品在全球市場(chǎng)的競(jìng)爭(zhēng)力。

在這種頂級(jí) AI 企業(yè)的高強(qiáng)度實(shí)戰(zhàn)中，XSKY 的技術(shù)架構(gòu)經(jīng)受住了考驗(yàn)，成為了支撐其走向資本市場(chǎng)的堅(jiān)實(shí)底座。

MeshSpace：推倒重力墻，實(shí)現(xiàn)全局流動(dòng)

面對(duì)「重力墻」，XSKY 給出的解決方案是MeshSpace

作為面向 EB 級(jí)數(shù)據(jù)的全局非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)平臺(tái)，MeshSpace 實(shí)現(xiàn)了從「單桶千億」到「單桶 EB」的架構(gòu)演進(jìn)。

MeshSpace 通過三大核心能力，重新定義了大規(guī)模存儲(chǔ)的治理模式：

• 平滑演進(jìn)能力：MeshSpace 能夠直接納管企業(yè)現(xiàn)有的 XEOS 集群。這意味著過去十年積累的數(shù)據(jù)資產(chǎn)無(wú)需經(jīng)歷痛苦的遷移過程，即可原地升級(jí)并融入新的 AI 訓(xùn)練流。
• 全局控制面統(tǒng)一：這是架構(gòu)設(shè)計(jì)中最具突破性的地方。通過統(tǒng)一的 DNS 接入，MeshSpace 將分散在不同物理機(jī)房、甚至是云端的物理集群抽象為一個(gè)邏輯整體。對(duì)于業(yè)務(wù)端而言，無(wú)論底層物理資源如何離散，都只有一個(gè)統(tǒng)一的入口。物理上是離散的，但在邏輯上，它們就是「一套存儲(chǔ)」。
• 數(shù)據(jù)治理全局化：MeshSpace 支持異構(gòu)存儲(chǔ)平臺(tái)的統(tǒng)一調(diào)度。數(shù)據(jù)可以在全閃存、HDD 甚至磁帶之間，根據(jù)數(shù)據(jù)溫度和業(yè)務(wù)需求自由流動(dòng)，確保熱數(shù)據(jù)能夠快速參與計(jì)算，冷數(shù)據(jù)能夠自動(dòng)沉降以降低成本。

在性能表現(xiàn)上，MeshSpace 帶領(lǐng)對(duì)象存儲(chǔ)正式邁入了「百萬(wàn) OPS 單桶時(shí)代」。單個(gè)對(duì)象存儲(chǔ)桶可以每秒支持高達(dá)一百萬(wàn)次對(duì)象寫入，以及數(shù)百萬(wàn)次對(duì)象讀取，這一規(guī)格遠(yuǎn)超主流公有云產(chǎn)品的單桶性能上限。不僅如此，XSKY 還對(duì) XScale 最底層的分布式 KV 引擎進(jìn)行了徹底的優(yōu)化，讓 AI 訓(xùn)練中關(guān)鍵的大塊寫性能提升了近 50%，同時(shí)將延遲降低了 30%

這種架構(gòu)精準(zhǔn)擊中了 MiniMax 等混合云用戶的痛點(diǎn)。由于采用了混合云架構(gòu)，數(shù)據(jù)孤島帶來的跨域調(diào)度成本曾是其核心挑戰(zhàn)。MeshSpace 幾乎是為其量身定制的解決方案，通過統(tǒng)一的全局命名空間收斂數(shù)據(jù)入口，業(yè)務(wù)端不再需要感知數(shù)據(jù)的真實(shí)物理位置，從而徹底解決了數(shù)據(jù)遷移帶來的低效問題，極大降低了管理成本。

MeshFusion：擊穿內(nèi)存墻，降低推理成本

至于最后的內(nèi)存墻，XSKY 推出了一種面向 KVCache 的「持久化內(nèi)存」方案MeshFusion

MeshFusion 運(yùn)行在 GPU 服務(wù)器內(nèi)部，通過創(chuàng)新的軟件棧將本地 NVMe SSD 資源池化，轉(zhuǎn)化為可供 GPU 直接調(diào)用的 L3 級(jí)外部?jī)?nèi)存。

不僅如此，MeshFusion 還擁有三大必殺技：

• 零拷貝：數(shù)據(jù)從 SSD 直通 GPU 顯存，極大降低延遲。
• 極致并發(fā)：專為 KVCache 的小 IO、高并發(fā)寫入優(yōu)化，支持原子提交。
• 協(xié)議自適應(yīng)：兼容 vLLM、SGLang 等主流推理框架，代碼零修改。

實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)顯示，該方案能以 1% 的硬件成本實(shí)現(xiàn)近乎無(wú)限的上下文窗口，且性能與 DRAM 的差距保持在 10% 以內(nèi)。

云計(jì)算服務(wù)商 ZStack 表示，MeshFusion 的 SSD 擴(kuò)展內(nèi)存能力將顯著降低 AI 服務(wù)規(guī)?；渴鸬拈T檻，并計(jì)劃將其與自身的 AIOS 智塔平臺(tái)展開深度集成。同時(shí)，XSKY 正在與英特爾聯(lián)合預(yù)研基于 CXL 技術(shù)的內(nèi)存池化方案，旨在徹底打破物理內(nèi)存邊界，為萬(wàn)億參數(shù)模型提供充裕的資源池支持。

數(shù)據(jù)常青與絕對(duì)中立的戰(zhàn)略定力

在當(dāng)前「百模大戰(zhàn)」的背景下，技術(shù)架構(gòu)與算法模型正處于劇烈的變動(dòng)期。對(duì)于企業(yè)決策者而言，在極高的不確定性中做出確定的選擇至關(guān)重要。XSKY 給出的答案是堅(jiān)持開放解耦，做絕對(duì)中立的數(shù)據(jù)底座

這一戰(zhàn)略背后蘊(yùn)含著深刻的時(shí)間邏輯。在 XSKY 看來，算力硬件（GPU）的生命周期通常只有3 到 5 年，屬于快速迭代的變量。相比之下，承載著企業(yè)智慧的代碼、文檔與影像等數(shù)據(jù)資產(chǎn)，其存續(xù)周期通常長(zhǎng)達(dá)10 到 20 年

因此，XSKY 提出了「數(shù)據(jù)常青」的理念，主張用一個(gè)穩(wěn)固、長(zhǎng)周期的底座去支撐上層快速演進(jìn)的算力競(jìng)爭(zhēng)，以不變的底座應(yīng)對(duì)萬(wàn)變的未來。

為了實(shí)現(xiàn)這種確定的支撐，XSKY 始終堅(jiān)持不綁定任何一種特定的算力平臺(tái)。無(wú)論企業(yè)選擇英偉達(dá)，還是昇騰、寒武紀(jì)、摩爾線程、沐曦等國(guó)產(chǎn)芯片，AIMesh 都能提供統(tǒng)一且標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)服務(wù)。這種中立立場(chǎng)賦予了客戶在算力博弈中的主動(dòng)權(quán)，使其能夠根據(jù)業(yè)務(wù)需求自由選擇最合適的硬件資源，而不必?fù)?dān)心被特定生態(tài)鎖死。

這種對(duì)中立與解耦的堅(jiān)守，也讓 XSKY 在生態(tài)構(gòu)建中獲得了深厚的信賴。以 ZStack 為例，雙方在云計(jì)算時(shí)代便是「存算分離」建設(shè)的優(yōu)選組合，彼此被稱為「背靠背的戰(zhàn)友」。進(jìn)入 AI 時(shí)代，這種默契得到了延續(xù)。ZStack 認(rèn)為 AIMesh 的架構(gòu)設(shè)計(jì)與其 AIOS 智塔戰(zhàn)略高度契合，雙方計(jì)劃在智算中心建設(shè)中繼續(xù)復(fù)制云時(shí)代的成功經(jīng)驗(yàn)，共同成為智能算力基礎(chǔ)設(shè)施中可靠、高效的算存基石。

從云計(jì)算到大模型，技術(shù)浪潮幾經(jīng)更迭，但 XSKY 始終致力于解決大規(guī)模數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與利用的核心需求。正如發(fā)布會(huì)所強(qiáng)調(diào)的，XSKY 的使命是做企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)的守門人，同時(shí)也是 AI 之路的加速器。通過構(gòu)建高效、可控的 AI 工廠，XSKY 將持續(xù)助力企業(yè)打破算力與數(shù)據(jù)的邊界，實(shí)現(xiàn)智算無(wú)界。

做數(shù)據(jù)資產(chǎn)的守門人

2026 年 1 月 15 日舉行的這場(chǎng)戰(zhàn)略發(fā)布會(huì)，標(biāo)志著 XSKY 將其十年的技術(shù)積累全面導(dǎo)向 AI 場(chǎng)景。AIMesh 全棧方案的發(fā)布，是 XSKY 面對(duì)智算時(shí)代給出的一份階段性答卷。

回顧這十年的進(jìn)階歷程，XSKY 對(duì) AI 浪潮的布局早在數(shù)年前就已經(jīng)開始。在 2022 年，公司便預(yù)判到了 AI 對(duì)于極致性能與數(shù)據(jù)治理的迫切需求，并投入研發(fā)了XSEA全閃底座EasyData 數(shù)據(jù)管理平臺(tái)。作為 Shared-Everything 架構(gòu)的極速底座，XSEA 已經(jīng)通過了金融核心交易與自動(dòng)駕駛算力中心等嚴(yán)苛場(chǎng)景的驗(yàn)證，為今天的 MeshFS 提供了澎湃的性能心臟。而 EasyData 則作為數(shù)據(jù)編排與治理的中樞，面向從采集、清洗到歸檔的完整鏈路提供全局管理，確保了 AI 數(shù)據(jù)全生命周期的有序流動(dòng)。

正是基于這些關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)的長(zhǎng)期深耕，XSKY 才能在今天完成從「單點(diǎn)極致」到「全局統(tǒng)領(lǐng)」的架構(gòu)升維。這一戰(zhàn)略升級(jí)的核心目標(biāo)在于破解企業(yè)私有高價(jià)值數(shù)據(jù)向智慧轉(zhuǎn)化的效率瓶頸。

在未來的競(jìng)爭(zhēng)中，算力硬件的生命周期可能只有 3 到 5 年，但承載企業(yè)智慧的數(shù)據(jù)資產(chǎn)卻要存續(xù) 10 到 20 年。XSKY 將繼續(xù)堅(jiān)守「數(shù)據(jù)常青」的理念，通過提供開放且解耦的基礎(chǔ)設(shè)施，支撐上層快速迭代的算力競(jìng)爭(zhēng)。作為數(shù)據(jù)資產(chǎn)的守門人，XSKY 同時(shí)也是企業(yè) AI 之路的加速器。在智算中心需求爆發(fā)的未來，XSKY 將持續(xù)助力企業(yè)打破存儲(chǔ)與計(jì)算的邊界，確保私有數(shù)據(jù)資產(chǎn)高效轉(zhuǎn)化為智能優(yōu)勢(shì)。