OpenClaw 火爆出圈，全民都在“养龙虾”。但龙虾虽好，却也相当烧钱：有人一天就烧掉近千元。如何把这只昂贵的“龙虾”，变成真正低成本、高效率的生产力工具？本文从 OpenClaw 的成本结构出发，深度解析焱融 YRCache 推理存储系统如何通过 AI Memory 管理，大幅提升推理效率并降低 Agent 运行成本。

ODCC联合NVIDIA、焱融等首发KVCache评测结果，不仅充分验证了焱融 YRCache 推理存储系统对推理性能的显著提升，更证明了 YRCache 可以让中低配置 GPU 跑出接近高配置 GPU 的推理性能，重构企业 AI 推理基础设施的投入产出比。

国内 AI 存储领域领先企业——北京焱融科技有限公司正式宣布完成近亿元 C 轮融资。本轮融资由北京信息产业发展投资基金投资，进一步夯实公司在 AI 时代数据基础设施领域的领先布局。

随着计算、存储以及网络等技术的不断发展，数据存储方式开始不断变化。对于需要大量数据的业务应用来说，服务器内置存储空间，或者说内置磁盘已不足以满足存储需要。因此，在内置存储之外，服务器需要采用外置存储的方式来扩展存储空间，比如集中式存储和软件定义存储。前者即指通过一个或数个固定的盘阵控制器，连接几个磁盘柜的方式，由盘阵控制器作为数据访问入口，为应用服务器提供数据访问；后者是将所有存储相关的访问和控制

近日，国内首创的大模型推理加速技术——焱融 YRCache，发布了最新的实测数据。基于异步卸载与异步加载两大核心创新，不仅释放 GPU 显存、降低推理成本、提升资源利用率，还大幅提升推理效率，轻松支持 32K、128K 及更长上下文的流畅处理，并实现跨节点缓存共享，为用户带来高性能、低成本的大模型推理体验和显著业务价值。

近日，焱融科技推出了基于鲲鹏底座的国产化全闪存储一体机 F8000XC，专为国产化环境设计，实现全面自主可控，为 AI 智能计算、HPC、大规模国产化云环境提供高效、安全、可靠的存储基础架构支撑。

破题大模型算力荒，如何打造高性能存储底盘？

焱融科技携手神州鲲泰打造训推一体”联合解决方案，通过算力、算法与存储全流程的创新融合，加速大模型在产业场景中深入落地，助力用户高效率、低成本地将 AI 技术转化为企业生产力。

自2022年底ChatGPT发布，大模型一直是技术趋势热点。据爱分析调研，截至2023年9月，国产大模型数量已超百个，落地场景包含金融、能源、政务、医疗、教育等行业，大模型时代已经到来。大模型时代下，大模型训练效率将决定大模型进化速度，是大模型厂商比拼的核心。在大模型落地过程中，建设以GPU为核心的算力基础设施是讨论大模型训练效率的基本前提。

近日，焱融科技全闪存储鼎力支撑粤港澳大湾区一家智算中心打造千卡级智算平台。该平台融合了高性能算力、超高速网络以及卓越的存储能力，全方位满足用户的多元化算力需求，迎接算力市场的各种机遇和挑战。