当前，大模型产业已全面迈入推理时代。多模态普及、长上下文激增、Agentic AI 爆发，驱动推理需求呈指数级增长。2026 年初，我国日均 Token 调用量突破 140 万亿，两年增长超 1400 倍，推理计算量两年间增长达 1 万倍，服务平均序列长度两年增至 2.7 倍。同时，成本与性能的平衡成为产业核心命题，单纯依赖硬件升级已难以满足高效、经济、稳定、绿色的规模化应用需求。

《大模型推理优化关键技术及应用实践研究报告（2026年）》指出，AI 存储成为大模型推理系统优化的重要驱动力。当前，通过 KVCache 数据卸载、外置存储、分层缓存等技术手段突破 GPU 显存瓶颈，已成为降时延、提吞吐、优成本的有效路径。

在这一方向上，焱融科技的技术突破，正是存储驱动推理优化路径的典型实践范本。

今年 3 月，开放数据中心委员会（ODCC）发布首批 KV Cache 评测结果，再一次印证了 YRCache 在推理性能与成本优化上的领先能力：TTFT 和 TPOT 可降低 97%，系统 Token 吞吐量提升 22 倍，带动 Token 收益实现千万级增长。更具战略价值的是，YRCache 让中低配置 RTX 6000D GPU 跑出了接近高端 H20 GPU 的推理性能，投资回报率（ROI）提升高达 14 倍，从根本上重构企业AI推理的成本结构。（测试结果深度解析）

AI 正加速迈入“智能原生时代”，算力、数据与系统的深度协同将成为产业发展的关键驱动力。在这一进程中，推理基础设施的重要性持续上升，而存储，已成为决定 AI 系统性能与成本结构的核心变量之一。未来，焱融科技将持续深化 AI 存储技术创新，以更高效的数据基础设施，支撑 AI 更好更快走向规模化落地应用。

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