从数据存储到 AI 基建，XSKY 发布全栈AI数据方案破解算力效率难题

信息技术时代，数据中心是一座严谨的图书馆，价值在于“存得进、找得到”。但现在，行业已进入Data Intelligence时代，数据的价值正在从“被检索”进化为“被计算”，数据中心必须从图书馆进化为日夜轰鸣的AI工厂。

在这一背景下，1 月 15 日，XSKY星辰天合宣布公司战略重心从“信息技术（IT）”全面跨越至“数据智能（Data Intelligence）”，并正式发布全栈AI数据方案AIMesh，通过 MeshFS、MeshSpace、MeshFusion 三大核心产品，分别打破制约 AI 效率的 IO 墙、数据重力墙和内存墙，以中立、解耦的‘数据常青’底座，助力企业构建高效、可控的 AI 工厂。

XSKY认为，在大模型时代，算法正在同质化，企业真正的差异化竞争优势在于自身拥有的专有数据，这是AI时代真正的护城河。出于安全和合规考虑，这些核心数据不能“外溢”到公有云，必须掌握在企业自己手中。

GenAI与大模型训练和推理属于典型的“数据密集+计算密集”型负载，传统存储协议速率不足、硬件介质IOPS与吞吐量有限，加之数据传输通道存在阻力且存算协同不足，导致AI训练与推理过程中GPU利用率仅30%-50%，其间横亘着三道无形的墙。

这正是XSKY所指出的“IO墙”——算力吞吐速度远大于存储读写速度，导致计算单元空转；“内存墙”——模型参数量的爆发式增长受限于显存容量的物理限制；“重力墙”——数据体量几何级数增长造成跨域流动成本高企，形成新的数据孤岛。

XSKY AIMesh数据与内存网

墙是用来打破的，但怎么打破？靠堆硬件只会带来成本的指数级上升。XSKY给出的答案是架构创新。

AIMesh是专为AI场景打造的全栈AI数据方案，定位为面向“AI工厂”的数据与内存网，由三大核心组件构成：训练数据网MeshFS、全局对象网MeshSpace、推理内存网MeshFusion。通过“三网合一”的创新架构，AIMesh精准击破AI数据处理中的“IO墙、重力墙、内存墙”三大痛点，实现“快、通、省”的核心价值。

MeshFS是专为AI训练而生的并行文件系统，它结合了XGFS的功能全面性与XSEA全闪底座的极致性能，以全协议兼容、线性极致性能与企业级智能分层能力，让训练数据极速供给GPU，彻底解决I/O等待导致的算力浪费问题，让数据像电流⼀样极速供给GPU。实测数据显示，MeshFS在顺序读带宽上比行业通用方案提升30%，顺序写带宽超出50%，彻底解决训练数据供给滞后问题。

MeshSpace是面向EB级数据的全局非结构化数据平台。通过统一的全局命名空间，MeshSpace打破了物理集群的边界，实现了跨地域、跨异构存储的数据自由流动与统一纳管，让企业从“单桶千亿”迈向“无限底座”。 升级后的XScale引擎迈入“单桶百万OPS时代”，单个对象存储桶每秒支持高达一百万对象写入，大块写性能提升近50%，延迟降低30%，让EB级数据自由流动成为现实。

MeshFusion是面向KVCache的“持久化内存”方案。它将服务器本地NVMeSSD转化为L3级外部内存，以1%的硬件成本实现近乎无限的上下文窗口，大幅降低AI推理的硬件投入成本。实测显示，其与纯DRAM的性能差距控制在10%以内，高并发场景下吞吐量线性增长，资源受限状态下甚至能实现20%的性能反超，大幅降低AI推理硬件投入成本。

数据显示，目前 XSKY产品已历经3000余家客户严苛场景验证，在金融生产系统、运营商海量并发场景、自动驾驶算力中心等对性能和可靠性要求近乎偏执的领域实现规模化落地。面向未来，XSKY的使命是“做数据资产的守门人，做AI之路的加速器。”