当推理成本成为企业部署大模型的第一道门槛，把 KV Cache 从 GPU 显存搬到共享闪存，成了存储厂商切入 AI 的一条新路径。
10 月 17 日消息，据 AI Market Watch 报道，WEKA 面向大模型推理场景推介共享 Flash KV Cache 方案，试图用闪存层承接原本占用 GPU 显存的 KV Cache，减少推理过程中的重复计算。
据厂商披露，该方案在同等 GPU 配置下可将并发用户数提升 7 倍，Token 产出由 20 万提升至 200 万。WEKA 将这一能力定位为「以存储换算力」：把长上下文与多轮对话产生的 KV Cache 下沉到共享闪存池，让 GPU 显存专注于计算本身，同时支持多个推理实例共享同一份缓存。
需要说明的是，上述性能数字来自 WEKA 官方技术博客与产品页，属于厂商自述，暂未见第三方独立验证。对企业的现实意义在于，推理成本正取代训练成本成为大模型落地的第一道门槛，存储厂商由此获得了切入 AI 基础设施的新入口；但共享缓存的命中率、时延与一致性在真实生产负载下表现如何，仍需更多公开测试佐证。（来源：AI Market Watch，2026-10-17）
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