XSKY 星辰天合凭借 MeshFS 并行文件存储与 XEOS 混闪对象存储的组合方案，成功助力头部具身智能企业构建高效、低时延、可扩展的数据底座。方案实现全链路数据流转适配、双业务高性能支撑、云原生无缝集成及自动冷热分层，显著降低 TCO。项目落地验证了其在高并发、大容量 AI 训练场景下的领先能力，为具身智能规模化发展提供坚实存储支撑。

某智算中心通过XSKY AI数据湖方案，以分层架构实现AI全链路高效存储，助力多模态大模型敏捷扩展。

无论是结构化数据的交易处理、分析处理，还是非结构化数据的语义检索、向量搜索和 RAG 应用，星飞全闪存储都可以提供高性能、可扩展、易运维的统一存储支撑。这意味着，在百万级向量数据的相似度搜索场景中，星飞全闪存储能够为 Milvus 提供更高的查询吞吐能力，帮助语义搜索、推荐系统和 RAG 等 AI 应用获得更快的检索响应。这意味着，企业需要的不再只是“能承载数据库”的存储，而是一套既能支撑传统数据

对于该头部人工智能科研机构而言，XSKY XEOS 承载的不仅是海量对象数据，而是贯穿大模型研发全流程的数据资产——从训练语料、标注结果、数据分片、到模型权重，从 Checkpoint、评测数据、到推理日志，XEOS 以“统一、高效、可扩展”的核心能力，为客户带来实实在在的业务收益，真正实现“AI 数据湖在增长中保持统一”。但在多桶、多集群架构下，这些策略需要重复配置、同步和校验，不仅增加运维工作

过去一年，AI Agent、AI 编程等应用快速落地，推动大模型推理从“单轮问答”转向“长链路、多步骤、持续交互”的新阶段。。XSKY 于北京正式发布 KV Cache 推理加速解决方案，本次发布会从 KV Cache 技术原理与容量困境出发，剖析行业现有优化路径，详解基于 MeshFusion 存储引擎推出的双生态加速方案，并通过两组真实测试数据验证其在时延、吞吐、降本上的显著成效。大模型分为训

上层由 Spark、Flink、Ray 做多模态数据处理，PyTorch、RAG 承接训练推理，数据从接入、清洗、构建到训练、评测、RAG 检索全链路贯通，支撑采集、训练、仿真数据闭环及 RAG、多模态分析等 AI 全场景业务。遵从标准规范而开发的 Iceberg REST Catalog API 服务，提供 Namespace、Table、View、Schema 的定义和管理功能，支持快照和时间

继英伟达 GPU、华为昇腾 NPU 之后，MeshFusion 接入第三种算力底座

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大模型迈入百万上下文时代，存储也需要重新设计。MeshFusion 以面向全闪和 KV Cache 的全新自研架构，加速 AI 推理规模化落地！

XSKY 将持续深耕传感器数据管理领域，以 AIMesh 统一数据平台打通从数据采集到模型训练的全链路，帮助工业制造、自动驾驶、具身智能、医疗影像等领域的企业构建高效、安全、低成本的数据基础设施，让传感器产生的每一份数据都能转化为可落地的 AI 生产力。从工业制造到临床影像，从智能驾驶到具身智能，传感器是 AI 系统的"感知源头"，而存储则是将这些感知数据转化为 AI 生产力的"数据底座"，传感器