2026年8月14日，焱融科技“智存赋能・让 AI 创造更高业务价值——全栈 AI 存储分享会”在上海成功举办。继 4 月北京站之后，本次分享会再次汇聚来自 AI 大模型、金融、智算中心、科研机构及产业生态的行业伙伴与技术专家，并进一步聚焦 AI 与金融行业场景，围绕 AI 推理优化、存算协同、KV Cache 存储创新、Token 生产效能等热点议题展开深入交流，共同探讨 AI 时代数据基础设施的演进趋势，以及存储技术如何更好支撑 AI 应用落地与业务价值释放。

 

 

随着大模型应用从训练阶段加速迈向规模化推理，长上下文、高并发、Agent 等新型应用场景不断涌现，AI 基础设施也正在进入新的演进阶段。过去以 GPU 算力为核心的基础设施架构，正在进一步向算力、存力与网络协同优化转变。尤其是在金融证券等数据密集型行业，随着数据规模和 AI 应用复杂度持续提升，存储已不再只是算力集群的数据承载底座，而逐渐成为影响 AI 数据流动效率、算力利用率和应用体验的重要基础设施。

 

 

在这一趋势下，焱融科技持续推进全栈 AI 存储布局，围绕 AI 数据从产生、处理到训练、推理及管理的全生命周期，构建覆盖高性能文件存储、推理存储、KV Cache 及数据管理的产品体系，并持续加强与云厂商、大模型厂商及算力产业伙伴的生态协同，推动存储能力与不同 AI 算力平台、模型及应用场景深度适配。目前，焱融相关产品已在公有云、大模型及算力服务等场景持续落地，并与多家产业伙伴开展生态合作，形成从底层存储能力到 AI 应用基础设施的协同布局。

 

 

开场环节，焱融科技副总裁王硕从算力竞赛到存力革命的行业趋势出发，深度剖析 AI 推理浪潮下底层基础设施的变革路径。焱融持续推进全栈 AI 存储及产业生态建设，已形成覆盖公有云、大模型厂商与算力平台的多维生态布局：在云生态方面，与多家头部云厂商开展合作；在大模型生态方面，推理缓存产品已适配通义千问、智谱 GLM、Kimi 等主流大模型；在算力生态方面，持续完成国内外主流算力平台适配，并与国产算力厂商及产业伙伴开展生态协同，联合布局 Token 经济。通过覆盖云、模型、算力等 AI 基础设施关键环节，焱融持续推动存储能力与 AI 产业链上下游深度融合，为 AI 推理基础设施升级提供支撑。

 

 

产品层面，焱融科技高级产品经理李孟然在会上系统介绍了焱融全栈 AI 存储产品体系，围绕 AI 数据从训练、推理到管理的不同阶段，详细呈现了高性能文件存储、推理存储及数据管理等产品布局，并重点分享了面向 AI 推理场景的产品创新与实践。 在推理存储方面，重点介绍了焱融全新推出的YRCache ContextBox 一体机。针对长上下文、高并发及 Agent 等推理场景下 KV Cache 数据快速增长，以及跨节点共享和高效访问的需求，YRCache ContextBox 构建 AI 推理专属 G3.5 共享 KV Cache 存储层，在传统分级存储架构基础上增加面向 KV Cache 的专属存储层，并与 NVIDIA CMX 分层缓存架构相结合，为推理侧提供兼顾性能、容量与共享能力的存储基础设施，进一步支撑长上下文、Agent 及高并发推理场景下的应用需求。

 

 

在场景实践环节，焱融围绕金融行业 AI 应用中的典型需求，分享了全栈 AI 存储解决方案及相关实践，从数据处理、模型训练到 AI 推理等不同环节，解析存储能力如何更好地匹配金融业务的实际需求。同时，来自生态伙伴及金融行业的客户代表，也分别从自身业务实践出发，围绕业务痛点、方案选型、架构设计、项目落地及应用收益展开交流，从客户视角还原全栈 AI 存储方案从“为什么选”到“怎么用”再到“带来什么价值”的完整过程。

 

 

在交流中，多位嘉宾也结合实际合作体验，分享了对焱融产品与服务能力的切身感受。对于金融等业务连续性要求较高的场景，客户不仅关注存储产品的性能，更看重架构和产品能否根据实际业务需求灵活调整，以及厂商能否真正从客户问题出发，提供匹配业务场景的解决方案。在项目实施过程中，从前期方案规划、部署上线，到后期性能调优、在线扩容，焱融提供贯穿业务生命周期的一站式深度服务，在快速响应实际需求的同时，持续保障业务稳定运行。客户表示，灵活的架构与产品能力、面向实际问题的解决能力，以及专业、高效的服务响应，是推动双方持续合作的重要因素。

 

 

通过真实的场景与项目实践分享，现场用户也能够从不同视角进一步了解，在不同 AI 应用需求下如何选择和构建存储方案，以及如何通过存储、算力与业务的协同，进一步提升 AI 应用效率并释放业务价值。本次分享会集中呈现了焱融在全栈 AI 存储领域的技术探索与产业实践，也进一步汇聚了产业各方对 AI 基础设施演进的思考。面向 AI 应用持续规模化发展的未来，焱融将持续深化全栈 AI 存储技术创新与生态合作，以高效存力支撑算力释放，助力企业构建更加灵活、高效、可持续演进的 AI 基础设施。