近日，在由中国电子工业标准化技术协会数据存储专业委员会主办的2026数据存储产业大会上，2026年度数据存储行业创新实践案例正式发布。焱融科技“面向大规模 AI 推理的共享 KV Cache 存储创新实践——YRCache ContextBox 一体机”凭借其代表性、创新性和产业带动作用，经专家评议成功入选。

 

此次入选，不仅是对焱融科技在 AI 推理存储领域持续创新的认可，更展现了 YRCache ContextBox 在推动大模型推理基础设施升级、提升 Token 生产效率方面的技术和应用价值。

 

2026 年度数据存储行业创新实践案例正式发布，焱融科技 YRCache ContextBox 一体机入选

 

从“算得动”到“算得值”，推理效率的突破口在转向存储

 

大模型推理的成本结构，正在从单纯的“算得动”加速转向“算得值”。在多轮对话、长文档问答以及 Agent 连续调用等真实业务场景中，长上下文（Long-Context）与高并发交互成为常态，请求前缀高度重复，传统推理基础设施的短板也随之集中暴露：

 

  1. 显存之困：大量历史上下文对应的 KV Cache 将 GPU 显存占满，并发规模上不去；Prefill（首Token生成）阶段若无法复用缓存，同一前缀被反复计算，GPU 在等待中空转，时延与电费一起上涨；

  2. 孤岛之限：KV Cache 管理多依赖单机 GPU 显存或本地 NVMe SSD，形成“单机存储孤岛”，无法跨节点共享——请求一旦迁移或涉及多节点协同，缓存即刻失效。

 

这意味着，“提升GPU利用率”正在演化为一个关键的存储问题：缓存必须能够被共享，并且能够被更快地取回来。

 

焱融 YRCache ContextBox一体机率先将推理 KV Cache 存储硬件产品化落地，在计算节点内存之外构建外置共享缓存分层架构，形成独立的 KV Cache 存储层，支持跨节点缓存共享与复用，让上下文“一次写入、全集群复用”，显著降低重复预填充带来的算力浪费。

 

落到不同角色身上，这份改变的体感各不相同：

 

  1. 模型服务商：同一前缀不再反复算，同样的卡可以承接更多请求；

  2. 推理集群运营方：不必只靠堆显存扩容，以更合理的资源配置承载持续增长的并发；

  3. AI 应用运营者：首字等待更短、长对话更稳，单位时间内的 Token 产出更高。

 

以性能验证创新价值：11 组实测全部领先开源 Mooncake Store 池化方案

 

11 月 4 日，焱融科技公开了 YRCache ContextBox 与开源方案 Mooncake Store 的性能对比测试：相同的 GPU 集群、模型与推理部署方式，仅切换 KV Cache 后端，考察 32K/64K/128K 上下文与多档并发组合下的 11 组用例。结果显示，从响应速度到吞吐能力，YRCache ContextBox在每一组用例中都展现出显著优势：

 

  1. TTFT最高降低 90.9%：64K 上下文、4 并发下，首 Token 时延从 Mooncake Store 的 8.07 秒缩短至 0.74 秒，首字等待压缩至原来的约十分之一；32K 场景低至 314 毫秒，长上下文响应迈入亚秒级时代。即便在高并发用例中，仍保持 22.7%–51.2% 的领先优势。

  2. 解码体验极致稳定：TPOT 全程稳定在 15.4ms 以内，基本不随并发明显漂移；开源方案在 32 并发以上升至 23–47.5ms，最大差距约4倍。

  3. Token 吞吐最高提升 5.13 倍：全部测试场景输出吞吐保持领先；进入饱和区后，系统总吞吐稳定在 35.8–38.2 万 tokens/s，Mooncake Store为 25.2–26.3 万tokens/s，平均提升约 43%，峰值分别为 38.2 万与 26.3 万tokens/s。按同等业务量测算，硬件投资可直降约 30%。

 

从共享缓存架构创新，到与开源方案的实测性能对比，YRCache ContextBox 正在将存储技术优势转化为可量化的 AI 推理生产力。

 

从架构创新到可量化的 Token 产出效率

 

AI 应用进入规模化落地阶段后，基础设施的价值衡量正从算力规模进一步延伸至 Token 产出效率与单位计算成本。存储也正向直接参与推理加速与算力效率优化的关键基础设施演进。

 

此次 YRCache ContextBox 入选2026年度数据存储行业创新实践案例，与近期公开的性能实测成果相互印证，前者从产业视角确认了共享 KV Cache 存储这一方向的价值，后者用可复现的数字给出了这份价值的大小。

 

作为国内首家拥有全栈 AI 存储产品体系的独立 AI 存储厂商，焱融科技将持续深化 AI 原生存储技术创新，围绕高速数据访问、智能缓存管理、跨节点共享与存算协同等关键方向，推动 AI 存储与大模型推理系统深度融合，为大模型与 Agent 智能体的规模化应用提供更高效、更具成本效益的数据基础设施。