大模型的持续进步高度依赖于算力基础硬件的发展， GPU 在算力、闪存容量、带宽性能等方面飞速发展，然而单个 GPU 计算能力的发展速度，远慢于大模型对于算力需求增长的速度，因此，在存储产业蓬勃发展的大背景下，全闪技术开发壁垒较高，焱融科技作为全闪存储代表厂商，将加快全闪存储技术创新研发及应用落地，完善产业生态，提升国产存储全球技术竞争力。此外，基于主流国产生态的硬件平台、操作系统以及应用进行了深度

面对全球 AI 技术的迅猛发展和算力基础设施需求的迅猛增长，焱融科技凭借在高性能 AI 存储领域的技术实力，前瞻性地部署了全场景 AI 系列产品，为 AI 智算及各行业客户提供卓越的 AI 存储解决方案。“方原会”长三角人工智能生态联盟由长三角科技产业股权投资机构国方创新和人工智能领域算力领军企业燧原科技共同发起，该联盟将共同围绕通用人工智能产业，促进产业链上下游厂商之间的交流与合作，共同推动产业

当英伟达黄仁勋和阿里吴泳铭同时喊出“Token”，一个共识已然清晰：Token成为Agentic AI 时代的“流量通货”，竞争核心已转向“Token 生产效率”。在近期 ODCC 联合 NVIDIA、焱融等首发的 KVCache 评测中，焱融 YRCache 推理存储系统让中端 RTX 6000D 推理能力全面拉近至高端 H20 水平，大幅降低单位Token成本，重构推理成本和收益格局，让客户拥

Agentic AI 时代，推理取代训练成为算力消耗主战场。在GTC 2026上，英伟达推出STX架构打破AI新时代的“推理墙”。在本篇文章中，我们深度分析了 STX 背后的技术逻辑，并探讨以焱融 YRCache 为代表的新一代存储技术，如何在架构层面与这一全球趋势高度协同。

当英伟达黄仁勋和阿里吴泳铭同时喊出“Token”，一个共识已然清晰：Token成为Agentic AI 时代的“流量通货”，竞争核心已转向“Token 生产效率”。在近期 ODCC 联合 NVIDIA、焱融等首发的 KVCache 评测中，焱融 YRCache 推理存储系统让中端 RTX 6000D 推理能力全面拉近至高端 H20 水平，大幅降低单位Token成本，重构推理成本和收益格局，让客户拥

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。

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