近期，AI基礎設施領域迎來了一股新的開源浪潮，由Deepseek引領，該公司連續發布了包括FlashMLA、DeepEP、DeepGEMM、DualPipe在內的一系列代碼庫以及3FS系統，這些成果幾乎全面覆蓋了AI基礎設施底層的計算、網絡與存儲優化，為同行提供了寶貴參考。

在這一背景下，國內AI基礎設施領域的公司正積極探索針對大模型訓練和推理優化的新路徑，驛心科技便是其中的佼佼者。驛心科技由前曠視科技聯合創始人吳文昊于2023年9月創立，專注于從基礎架構層面進行研發，旨在利用標準的GPU服務器本地存儲與通用以太網絡，提供與傳統基于RDMA的智能計算存儲網絡以及獨立部署的商業訓練存儲相當的能力，從而大幅降低模型落地成本并加速部署。

驛心科技的核心優勢在于，其解決方案完全基于標準企業服務器和標準網絡，無需任何定制硬件、網絡或軟件。這與以往AI基礎設施部署所需的傳統高性能文件存儲形成了鮮明對比，后者往往需要定制硬件服務器、特定網絡交換以及定制的操作系統內核和客戶端。

在AI基礎設施領域，架構重構和供應鏈重構正帶來新的創業機遇。技術架構方面，HPC、云和AI所需的基礎設施存在差異，AI以GPU為中心，而云大廠很難提供最優化的底層基礎設施，因為它們還需兼顧云原生應用的需求。盡管AI源自HPC，且都追求大規模部署，但兩者在計算范式上存在本質差異，HPC追求確定性和高精度計算，而AI則追求概率和準確性。

同時，國內芯片供應鏈的重構也在催生巨大的AI基礎設施機會，Deepseek的開源進一步推動了這一進程。然而，算力設備、能耗、機房空間和資金四大瓶頸限制了AI算力的發展。針對這些挑戰，驛心科技依托GPU服務器本地存儲與通用以太網絡，構建了一套具有獨特優勢的一體化解決方案。

驛心科技的解決方案包括AI集群一體化方案技術創新，其Tier-0存儲方案能有效利用GPU服務器內部存儲，無需再構建專屬的存儲集群和存儲網絡，從而大幅削減模型落地成本并加速部署進程。在AI存儲層面，驛心科技支持多云多數據中心的全局文件系統，提供統一的存儲管理，使AI數據訪問更高效，并支持智能數據分層和緩存機制，快速響應AI工作負載對數據的需求。

驛心科技的創始人吳文昊擁有豐富的HPC、云計算和AI經驗，他的經歷有助于驛心精準洞察并解決AI訓練與推理的主要痛點。驛心科技目前重點布局了三個領域：云和大模型客戶、AI研發類客戶以及傳統客戶。對于云和大模型客戶，驛心提供了專業的存儲解決方案以及輕量級客戶服務界面；對于AI研發類客戶，驛心提供了專業的AI基礎設施解決方案以及模型與數據能力；對于傳統客戶，驛心通過與OEM廠商的合作，提供了針對細分行業的存算一體機方案。

吳文昊指出，Deepseek的出現正體現了中國作為“AI工廠”的實力，盡管GPU的生產地可能不同，但打造AI工廠的最終供應鏈仍將來自中國。驛心科技也針對國內市場給出了更加垂直的一體化方案，與海外市場聯合提供的存儲方案相比，更加貼合國內客戶的需求。

在模型優化層面，驛心科技結合算力、網絡、分布式KV Cache等能力，提高了LLM集群的吞吐，并通過可靠的Tier-0/Tier-1存儲方案保證了模型與數據的可靠性，同時支持模型的后訓練與推理加速。吳文昊認為，從存儲到網絡向GPU傳輸數據的能力在LLM時代至關重要，因此驛心的AI基礎設施能力主要聚焦在存儲與模型層面。

驛心科技的最新一輪融資即將完成，未來將在多模態和端側方面尋求更多突破。吳文昊表示，未來AI基礎設施特別是AI存儲將迎來巨大增長，因為多模態的數據量遠大于語言模型，同時端側AI也需要經過多個周期的發展才能達到如今語言模型的水平，這當中蘊含著新的機遇。