编辑｜Panda
一根 256 GB 内存条标价 5000 美元？这个价格已经轻松超过了英伟达顶配显卡 RTX 5090 的市场溢价。
此推文引发了广泛讨论，已收获超 200 万浏览，图源：X@Yuchenj_UW
由于 AI 算力需求引发了极端的结构性紧缺，全球内存市场正陷入一场前所未有的疯狂。报道称 OpenAI 与三星电子、SK 海力士签署了大规模 DRAM 晶圆供应协议，其预估的 DRAM 晶圆需求可能达到全球 DRAM 晶圆产能的约 40%，这一需求规模在行业内引发了对存储供应紧张的关注。与此同时，微软、谷歌等大型科技公司也派出采购团队在韩国与这些主要存储芯片供应商展开密集谈判，以争取更多 DRAM 和高带宽存储（HBM）供应资源。
而就在 2026 年 1 月的 CES 演讲中，英伟达 CEO 黄仁勋又更进一步为这股趋势给出了极具分量的判断。
他指出，围绕 AI 推理与上下文的数据存储正在形成一个「此前从未真正存在过的市场」，并预测其规模很可能成长为全球最大的存储市场之一，因为它在本质上承载着全球 AI 系统的工作内存（working memory）。黄仁勋强调，AI 的工作负载在访问模式、时延要求和数据生命周期上都与传统数据库和存储系统截然不同，因此现有存储架构难以满足需求，存储技术本身必须经历一次根本性的重构。
视频链接：https://mp.weixin.qq.com/s/w3GRxO8EsPpZJMlhyTQFKA
这种底层架构的变革需求，正是当下 AI 基础设施面临的一大核心挑战。
现在，一家成立已过十周年的公司对这一挑战发起了冲锋。
1 月 15 日， XSKY 星辰天合在北京举办了主题为「数据常青 智算无界」的 AIMesh 产品战略发布会，并宣布战略重心从「信息技术（IT）」全面跨越至「数据智能（Data Intelligence）」。
这家成立于 2015 年 5 月的企业，已经在十年多的时间里从初创团队成长为一头独角兽，更是已然成为中国对象存储市场的领跑者，并肩负起了中国核心产业超过5500 PB关键数据的安全重任。不仅如此，该公司的增长势头依然强劲：在近三年实现了超过 50%的逆势高增长；随着业务对性能渴望的加剧，其全闪存占比已翻了三倍，达到了35%。大规模存储方面，XSKY 已经拥有了28010 PB级以上的超级集群，甚至跨越了单机群百 PB的技术门槛。这每一个数字的增长，都是客户投下的一张张信任票，也构成了 XSKY 应对 AI 大爆发的底层底气。
从这些数字也看得出来，AI 大爆发正在催动数据中心的进化。
过去十年的 IT 时代，数据中心的功能类似于一座严谨的「图书馆」，价值核心在于数据的「存得进、找得到」。但在进入数据智能时代后，数据的价值正在从「被检索」进化为「被计算」，每一份文档和图片都正成为生成未来的燃料。
为了适应这种转变，企业的数据中心必须完成一次物种进化，从安静的图书馆演变为一座日夜轰鸣的「AI 工厂」。
面对大模型时代的算力博弈，XSKY 确立了清晰的战略定位：通过发布 AIMesh 全栈 AI 数据方案，XSKY 致力于打造开放解耦且绝对中立的数据底座，旨在破解企业私有高价值数据向智慧转化的效率瓶颈。
为什么「专有数据」是 AI 时代唯一的护城河？
在大模型技术快速迭代的当下，业界逐渐达成了一个共识：算法正在走向同质化。
正如 AI 大牛 Andrej Karpathy 指出的那样，大模型（如 Transformer）的算法实现非常简洁，通常只有几百行代码。他提出，在大模型时代，数据不再仅仅是燃料，数据就是「源代码」。因为人类不再通过编写逻辑代码来解决问题，而是通过策划、清洗和标注特定的数据集，让模型通过学习这些数据来获得专家能力。
而对于企业而言，当领先的模型架构和训练方法变得透明且易于获取时，企业真正的差异化竞争优势和护城河，就在于其自身拥有的独特「专有数据」。这些数据是企业长年累月积淀下的独有配方，也是将通用大模型转化为具备垂直领域专家能力的燃料。
出于安全和合规的考虑，这些高价值的核心数据不能外溢到公有云，它们必须牢牢掌握在企业自己手中。因此，构建一个私有化、安全且可控的 AI 数据底座成为了企业的刚需。
XSKY 的角色正是守住数据安全的底线，让企业能将私有数据在内部安全地转化为智慧。
这种对数据价值的深度理解，已经在行业头部的实践中得到了验证。刚刚在 1 月 9 日成功登陆港交所的 MiniMax 便是典型的例子。作为全球 AI 领域从创立到上市最快纪录的最新创造者，MiniMax 的成功证明了在算法日益透明的今天，私有数据资产才是支撑企业估值与竞争力的核心。
目前，MiniMax 有 PB 级的数据存放在 XSKY 的存储平台上，其中包括最核心的训练数据与推理模型数据。对于这类处于商业化爆发期的头部 AI 企业而言，存储底座的稳定性直接决定了研发的连续性。
这种需求的变化也预示着基础设施职能的彻底改变。正如前文所说，过去的数据中心更像是一座安静的「图书馆」，核心任务是确保数据「存得进、找得到」。但在 AI 时代，数据中心必须进化为一座日夜轰鸣的「AI 工厂」，数据不再是静止的档案，而是被不断计算、不断产生价值的动态资产。XSKY 的战略目标，就是帮助企业的专有数据完成这一物种进化，让基础设施能够支撑起从数据准备到模型训练再到推理部署的全生命周期。
AIMesh 如何推倒阻碍 AI 效率的「三堵墙」？
在大模型训练与推理的实战场景中，传统的存储架构正面临严峻的挑战。这些挑战可以被总结成三堵墙：IO 墙、重力墙和内存墙。
- IO 墙：当算力的吞吐速度远远超过存储的读写速度时，计算单元被迫进入空转等待状态，导致 GPU 利用率往往低至 30% 到 50%。
- 重力墙：随着数据体量的指数级增长，跨地域流动的高昂成本让数据逐渐沦为孤岛，形成了难以逾越的「重力墙」。
- 内存墙：随着 AI 应用向长上下文和复杂智能体（Agent）演进，KVCache 的爆炸式增长让显存（HBM）撞上了物理极限的「内存墙」，导致硬件投入成本急剧攀升。
典型的「内存墙」：2018 年至 2025 年期间，Transformer 模型尺寸每 2 年增长约 19 倍，而每个加速器的内存每 2 年仅增长约 1.9 倍。不仅如此，过去 20 年间，峰值计算能力增长了约 6 万倍，但 DRAM 带宽仅增长了约 100 倍，互连带宽也仅增长了约 30 倍。结果就是：处理器闲置等待数据。来源：ayarlabs.com
要推倒这些深层物理层面的效率障碍，不仅需要软件架构的创新，更需要与底层芯片性能的深度适配。举个例子，作为这一进程的见证者，芯片巨头英特尔与 XSKY 的合作已经跨越了第一个十年。从早期作为 Intel SPDK 技术最早的一批贡献者共同探索用户态轮询技术，到如今实现对最新硬件的 Day-0 级技术响应，这种长期的技术共创为 AIMesh 全栈 AI 数据方案的发布奠定了基础。
基于这种长期的软硬协同积淀，XSKY 通过 AIMesh 构建了一张面向 AI 工厂的数据与内存网，旨在打破这三堵墙，进而利用架构创新将技术参数转化为真实的业务价值。
MeshFS：打破 IO 墙，加速模型训练
面对 AI 训练中严峻的「IO 墙」挑战，XSKY 发布了专为 AI 训练而生的并行文件系统MeshFS
该系统将 XGFS 成熟的企业级协议栈与 XSEA 星飞全闪架构的 Shared-Everything 极速底座深度融合，为软件栈注入了强劲的性能心脏。
为了彻底破解算力在等待数据时的损耗，MeshFS 在以下三个维度实现了技术突破：
- 全协议兼容：MeshFS 提供标准的 POSIX 语义，这意味着现有的 Python 或 TensorFlow 训练代码无需修改即可运行。更重要的是其实现了「一份数据，多协议互通」，数据清洗可以通过 HDFS 接口使用 Spark，训练过程通过 POSIX 接口使用 PyTorch，归档则使用 S3。数据在全流程中不需要搬家，原地即可被不同的业务流处理。MeshFS 也完美支持 Kubernetes CSI。
- 线性的极致性能：通过全分布式架构和元数据分片技术，MeshFS 的性能可以随节点数线性增长。系统引入了 Run To Completion 技术，将元数据处理延迟压低至微秒级。即使面对亿级规模的小文件数据集，依然能保持顺滑的访问体验。
- 企业级管理与智能分层：在提供目录 QoS、配额以及审计等完善特性的同时，MeshFS 支持智能分层能力。数据可以在全闪存层和低成本层之间透明流动，让用户能够以 Tier-2 的成本存储数据，同时享受 Tier-0 的训练速度。
在性能实测中，MeshFS 凭借「一跳读」设计实现了顺序读带宽 30% 的提升，同时依靠端到端 EC 写技术让顺序写带宽超出同类产品 50%
此外，MeshFS 还针对英特尔新一代至强处理器的 AVX-512 与 AMX 指令集进行了深度优化。
在刚刚完成 IPO 的大模型企业 MiniMax 的生产环境中，MeshFS 提供了高吞吐、低延迟的 I/O 支持。无论是在大规模数据的 DataLoad 阶段，还是在关键的 Checkpoint 保存环节，MeshFS 都能有效保证训练效率。而在推理端，MeshFS 的高吞吐特性支撑了近万个推理服务在极短时间内上线，确保了海螺 AI 等核心产品在全球市场的竞争力。
在这种顶级 AI 企业的高强度实战中，XSKY 的技术架构经受住了考验，成为了支撑其走向资本市场的坚实底座。
MeshSpace：推倒重力墙，实现全局流动
面对「重力墙」，XSKY 给出的解决方案是MeshSpace
作为面向 EB 级数据的全局非结构化数据平台，MeshSpace 实现了从「单桶千亿」到「单桶 EB」的架构演进。
MeshSpace 通过三大核心能力，重新定义了大规模存储的治理模式：
- 平滑演进能力：MeshSpace 能够直接纳管企业现有的 XEOS 集群。这意味着过去十年积累的数据资产无需经历痛苦的迁移过程，即可原地升级并融入新的 AI 训练流。
- 全局控制面统一：这是架构设计中最具突破性的地方。通过统一的 DNS 接入，MeshSpace 将分散在不同物理机房、甚至是云端的物理集群抽象为一个逻辑整体。对于业务端而言，无论底层物理资源如何离散，都只有一个统一的入口。物理上是离散的，但在逻辑上，它们就是「一套存储」。
- 数据治理全局化：MeshSpace 支持异构存储平台的统一调度。数据可以在全闪存、HDD 甚至磁带之间，根据数据温度和业务需求自由流动，确保热数据能够快速参与计算，冷数据能够自动沉降以降低成本。
在性能表现上，MeshSpace 带领对象存储正式迈入了「百万 OPS 单桶时代」。单个对象存储桶可以每秒支持高达一百万次对象写入，以及数百万次对象读取，这一规格远超主流公有云产品的单桶性能上限。不仅如此，XSKY 还对 XScale 最底层的分布式 KV 引擎进行了彻底的优化，让 AI 训练中关键的大块写性能提升了近 50%，同时将延迟降低了 30%
这种架构精准击中了 MiniMax 等混合云用户的痛点。由于采用了混合云架构，数据孤岛带来的跨域调度成本曾是其核心挑战。MeshSpace 几乎是为其量身定制的解决方案，通过统一的全局命名空间收敛数据入口，业务端不再需要感知数据的真实物理位置，从而彻底解决了数据迁移带来的低效问题，极大降低了管理成本。
MeshFusion：击穿内存墙，降低推理成本
至于最后的内存墙，XSKY 推出了一种面向 KVCache 的「持久化内存」方案MeshFusion
MeshFusion 运行在 GPU 服务器内部，通过创新的软件栈将本地 NVMe SSD 资源池化，转化为可供 GPU 直接调用的 L3 级外部内存。
不仅如此，MeshFusion 还拥有三大必杀技：
- 零拷贝：数据从 SSD 直通 GPU 显存，极大降低延迟。
- 极致并发：专为 KVCache 的小 IO、高并发写入优化，支持原子提交。
- 协议自适应：兼容 vLLM、SGLang 等主流推理框架，代码零修改。
实测数据显示，该方案能以 1% 的硬件成本实现近乎无限的上下文窗口，且性能与 DRAM 的差距保持在 10% 以内。
云计算服务商 ZStack 表示，MeshFusion 的 SSD 扩展内存能力将显著降低 AI 服务规模化部署的门槛，并计划将其与自身的 AIOS 智塔平台展开深度集成。同时，XSKY 正在与英特尔联合预研基于 CXL 技术的内存池化方案，旨在彻底打破物理内存边界，为万亿参数模型提供充裕的资源池支持。
数据常青与绝对中立的战略定力
在当前「百模大战」的背景下，技术架构与算法模型正处于剧烈的变动期。对于企业决策者而言，在极高的不确定性中做出确定的选择至关重要。XSKY 给出的答案是坚持开放解耦，做绝对中立的数据底座
这一战略背后蕴含着深刻的时间逻辑。在 XSKY 看来，算力硬件（GPU）的生命周期通常只有3 到 5 年，属于快速迭代的变量。相比之下，承载着企业智慧的代码、文档与影像等数据资产，其存续周期通常长达10 到 20 年
因此，XSKY 提出了「数据常青」的理念，主张用一个稳固、长周期的底座去支撑上层快速演进的算力竞争，以不变的底座应对万变的未来。
为了实现这种确定的支撑，XSKY 始终坚持不绑定任何一种特定的算力平台。无论企业选择英伟达，还是昇腾、寒武纪、摩尔线程、沐曦等国产芯片，AIMesh 都能提供统一且标准的数据服务。这种中立立场赋予了客户在算力博弈中的主动权，使其能够根据业务需求自由选择最合适的硬件资源，而不必担心被特定生态锁死。
这种对中立与解耦的坚守，也让 XSKY 在生态构建中获得了深厚的信赖。以 ZStack 为例，双方在云计算时代便是「存算分离」建设的优选组合，彼此被称为「背靠背的战友」。进入 AI 时代，这种默契得到了延续。ZStack 认为 AIMesh 的架构设计与其 AIOS 智塔战略高度契合，双方计划在智算中心建设中继续复制云时代的成功经验，共同成为智能算力基础设施中可靠、高效的算存基石。
从云计算到大模型，技术浪潮几经更迭，但 XSKY 始终致力于解决大规模数据存储与利用的核心需求。正如发布会所强调的，XSKY 的使命是做企业数据资产的守门人，同时也是 AI 之路的加速器。通过构建高效、可控的 AI 工厂，XSKY 将持续助力企业打破算力与数据的边界，实现智算无界。
做数据资产的守门人
2026 年 1 月 15 日举行的这场战略发布会，标志着 XSKY 将其十年的技术积累全面导向 AI 场景。AIMesh 全栈方案的发布，是 XSKY 面对智算时代给出的一份阶段性答卷。
回顾这十年的进阶历程，XSKY 对 AI 浪潮的布局早在数年前就已经开始。在 2022 年，公司便预判到了 AI 对于极致性能与数据治理的迫切需求，并投入研发了XSEA全闪底座EasyData 数据管理平台。作为 Shared-Everything 架构的极速底座，XSEA 已经通过了金融核心交易与自动驾驶算力中心等严苛场景的验证，为今天的 MeshFS 提供了澎湃的性能心脏。而 EasyData 则作为数据编排与治理的中枢，面向从采集、清洗到归档的完整链路提供全局管理，确保了 AI 数据全生命周期的有序流动。
正是基于这些关键技术点的长期深耕，XSKY 才能在今天完成从「单点极致」到「全局统领」的架构升维。这一战略升级的核心目标在于破解企业私有高价值数据向智慧转化的效率瓶颈。
在未来的竞争中，算力硬件的生命周期可能只有 3 到 5 年，但承载企业智慧的数据资产却要存续 10 到 20 年。XSKY 将继续坚守「数据常青」的理念，通过提供开放且解耦的基础设施，支撑上层快速迭代的算力竞争。作为数据资产的守门人，XSKY 同时也是企业 AI 之路的加速器。在智算中心需求爆发的未来，XSKY 将持续助力企业打破存储与计算的边界，确保私有数据资产高效转化为智能优势。
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