近日，華瑞指數云科技(深圳)有限公司(以下簡稱“華瑞指數云”或“ExponTech”)宣布完成新一輪超億元融資，由一家具備深厚產業資源、大型科技投資經驗及明星項目背景的基金與琮碧秋實投資聯合領投，某國有產投基金跟投。本輪資金將重點投入 AI 原生 KV Cache 存儲系統 WQS 的持續研發與規模化交付、軟硬協同設計及全棧 IO 優化，以及市場與客戶服務體系建設。
新投資人的加入進一步充實了華瑞指數云的資金儲備。穩定的資金支持，使公司能夠持續投入長期研發與生產驗證，推進產品迭代、頭部客戶交付及市場拓展。
頭部客戶推進生產級 POC 與驗收，存量客戶持續增購
目前，華瑞指數云正與多家頭部大模型及 Token 服務廠商、一批頭部金融企業，以及眾多擁有自建 AI 推理系統的行業客戶推進 WQS 合作。相關項目已分別進入生產級 POC 測試及驗收推進階段。公司同步完善部署適配、交付與運維支持，推動 WQS 從生產級驗證走向規模化生產應用。
在 WQS 之外，華瑞指數云以 Universal Storage 理念構建統一存儲底座 WADP，涵蓋高性能分布式塊存儲 WDS、并行文件存儲 WFS 等核心子產品，已在 200 余家客戶的核心生產環境中運行。客戶覆蓋人工智能、自動駕駛、互聯網、半導體、量化交易、金融、運營商、先進制造等行業，存量客戶持續增購。已有客戶基礎與交付經驗，為 WQS 拓展 AI 推理市場提供了支持;WQS 在頭部大模型廠商的驗證進展，也進一步明確了公司的 AI 存儲商業化方向。
為 AI 上下文重新發明存儲，放大 GPU 產能
隨著 AI 應用走向長上下文、多輪交互和自主式 Agent，AI 進入 RSI 階段，推理過程中產生的 KV Cache 爆發式增長，內存墻與 IO 瓶頸愈發突出。能否高效保存、復用已經計算過的上下文，成為影響用戶等待時間、GPU 有效產出和推理成本的關鍵因素。
華瑞指數云以“為 AI 上下文重新發明存儲”為技術主線，通過軟硬協同設計與全棧 IO 優化，重構從存儲到 GPU 的推理 IO 路徑。WQS 圍繞 KV Cache 的復用、共享與調度設計，減少重復計算及數據搬運，讓更多算力用于有效的 Token 生成。經過生產驗證測試，WQS 的性能大幅優于基于傳統存儲系統或并行文件系統構建的 KV Cache 存儲方案。其以 SSD 構建的分布式 KV 池，性能接近 DRAM 內存池，使低成本 SSD 替代大量昂貴 DRAM、構建大規模上下文 KV Cache 存儲池，成為具備生產可行性的選擇。
在某大型 Token 工廠的生產實踐中，24 張 GPU 加 1 個 WQS KV Cache 存儲節點，實現了相當于 48 張 GPU 的 Token 產能。在某大型企業的生產驗證中，將 WQS 與現有 AI 推理節點融合部署，無需新增硬件，即可基于內存與 SSD 構建池化 KV Cache，實現首 Token 時延降低 60%、輸出 Token 吞吐提升超過 3 倍。除時延降低與產能提升外，全局共享的 WQS KV Cache 還可將算力調度與緩存位置解耦，釋放集群 GPU 的調度自由度;通過避免 KV Cache 溢出引發的大量緩存未命中與重復計算，在高業務壓力下守住推理性能下限，保障集群穩定提供服務。
上述結果來自現有硬件上的客戶聯合測試。WQS 已通過原生 KV IO 路徑、分布式 KV 池全局共享、分層調度和 GPUDirect 等能力取得推理 IO 優化收益，客戶無需等待新型 SSD 介質量產，即可驗證系統價值。公司表示，正在研發的新型 AI SSD 介質及系統軟件棧，將進一步大幅提升 AI 推理系統的效率與產能。
算力、介質與開源生態協同，從適配走向協同優化
從算力巨頭NVIDIA、AMD、昇騰到新興介質廠家大普微、大數極限，從 vLLM、SGLang到LMCache、NIXL、Dynamo、Mooncake，WQS 正從“生態兼容對接”走向“聯合方案與標準共建”。
在算力與介質側，華瑞指數云正與 NVIDIA、AMD、昇騰等生態伙伴推進 SSD 到 GPU 等加速卡的直通方案;與大普微等 SSD 廠商合作開展 AI SSD 及系統的協同設計;與新興磁介質廠商大數極限合作推進 AI HDD 及系統研發。合作覆蓋推理 IO 全路徑及底層介質，以 AI 推理系統的 IO 瓶頸和 KV Cache 調度訪問需求為牽引，通過 AI 原生的軟硬協同設計，重新定義硬件與系統軟件棧，追求極致的 AI 推理效率。
在軟件側，華瑞指數云積極推進與 vLLM、SGLang、LMCache、NIXL、Dynamo、Mooncake 等推理開源生態的對接與協作。公司以開放的軟件平臺整合不同 GPU、DPU、SSD 和推理框架，為客戶提供多種硬件組合，也讓新的算力與介質技術能夠持續進入產品體系。現有產品交付與新硬件協同研發并行，支持公司持續吸收硬件創新、優化推理效率。
六年自研與生產積累，構筑工程壁壘
WQS 建立在華瑞指數云六年自研的分布式存儲引擎 WiDE 之上。該引擎曾在存儲業權威評測 SPC-1(全球存儲性能榜)中，成績超越全球存儲科技大廠的高端旗艦產品，位列全球第一。從 WiDE 到 Universal Storage(WDS、WFS、WQS)，公司持續打磨底層架構、高性能并行 IO 處理、數據保護和運維能力，并在客戶生產環境中長期驗證。這些積累，為 WQS 的 AI 原生設計、高性能并行 IO 處理、運維和客戶交付提供了工程基礎。
AI 存儲的規模化商用，需要基礎軟件、硬件與系統的深度協同。從 Demo 走向大規模穩定商用，既要實現 IO 全路徑的高度并行，處理分布式系統的調度與一致性協調，也要解決高并發下的尾延遲、硬件與網絡異常后的故障恢復，以及不同算力平臺、固件、推理框架和大模型之間的兼容性。每一項都需要持續測試、現場交付與長期運行來檢驗。架構設計之后的工程打磨，往往以年為單位;由此形成的生產經驗與系統能力，構成了這一領域難以快速復制的時間壁壘。
華瑞指數云由華為 22 級高管與 21 級技術專家領軍創立，核心成員來自華為、騰訊、IBM、微軟、EMC 等企業，在大型底層系統的架構設計、自主研發、運維與商業化方面擁有長期積累。團隊具備從產品定義、研發迭代，到頭部客戶交付、生態合作及規模化經營的完整能力，能夠將底層技術持續轉化為可部署、可維護的產品。
公司認為，未來 12–18 個月將是全球 AI 推理系統進行 KV Cache 層方案與產品選型的關鍵窗口。NVIDIA 于 2026 年提出 CMX 架構，基于 SSD 構建全新的 AI 上下文存儲層，引領了這一趨勢。一旦形成生態默認方案，后來者將面臨很高的替換成本。依托數年打磨、經過大量真實企業客戶生產驗證的穩定產品底座，WQS 已率先完成 NVIDIA CMX 架構適配驗證，并完成批量生產級驗證，是這一窗口期少數具備上述條件的候選產品之一。
本輪領投機構表示:“我們判斷，隨著長上下文、多輪交互與自主式Agent應用走向規模化，內存與存儲 IO 已成為 AI 推理最大的瓶頸，其制約程度甚至超過算力短缺，也將催生一個規模巨大的 AI 推理存儲市場。突破這一瓶頸，需要從 AI 推理的訪問模式和上下文復用需求出發，重新設計全新的存儲層。華瑞指數云是極少數具備從零構建底層系統的全面能力的團隊之一，既有堅持原創設計、重構系統架構的戰略定力，也有將技術創新落地為生產級產品的執行力。六年的自主研發與真實生產環境打磨，已經為公司構筑起深厚的工程壁壘。我們相信，華瑞指數云將持續推動這一領域的技術創新，成為 AI 推理存儲領域的引領者。”
本輪融資將支持 WQS 從生產級驗證走向規模化交付和持續創新引領。公司已經實現2026年上半年合同額同比增長150%， 融資后的目標是在未來 12 個月內推動 50 家以上重量級AI推理客戶實現生產落地，并在算力、上下文 IO 處理系統與介質的協同創新及工程落地方面，成為全球引領者。
轉自：界面新聞
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