中科曙光FN Neo，把AI存储的“部署焦虑”治了！
说实话，看AI推理产品我有个习惯——先不看跑分，先想一件事：这玩意儿搬回我们机房，得折腾多久？私有化大模型项目，预算批下来不容易，最怕的就是存储这一环卡住，部署拖三个月，领导天天问进度。
FN Neo打动我的地方恰恰是它没那么“炫”。原生KV、NAS、SAN塞在一台设备里，起步配置2U双控、25盘位。容量不够加硬盘框，性能不够加控制框。对我们这种五到十个计算节点、十几张卡的推理集群来说，从一台开始，跟着业务慢慢扩，节奏上舒服很多。
更省心的是它不挑现有环境。全用户态客户端能接主流组件，网络侧RoCE、IB、国产400G CIB、FC、以太网都支持，现有GPU集群或者国产加速卡集群都能自然接进来。共享之后，模型文件不用每个节点存一份，KV Cache也能跨节点复用。一台设备管好几类数据，再加统一命名空间扩展，搭私有化AI的存储门槛确实低了不少。
不吹不黑，落地效果还得看实际交付，但至少思路是站在用户这边的。
企业级AI 中科曙光发布全新AI推理原生存储中科曙光 KV Cache