摘要

Weka.io 已成为高性能数据平台领域的关键参与者，尤其是在AI推理工作负载优化方面。其“AI原生”方法通过将传统数据存储转变为动态、高速的数据管道，直接满足了现代AI（特别是生成式AI和大型语言模型）日益增长的需求。

Weka.io 的核心技术创新在于其分布式并行文件系统（WekaFS）及其独特的“增强内存网格”概念，该概念有效地将GPU内存扩展到超高速存储。这带来了前所未有的性能提升、显著的成本降低以及AI推理的可扩展性增强。在战略层面，Weka.io 通过与NVIDIA和HPE等行业巨头建立强大的合作伙伴关系，并获得大量资金支持，巩固了其市场地位，这突显了投资者对其的信心。其竞争优势源于其提供卓越性能、优化“Token经济学”以及在各种部署环境中提供灵活、简化的数据管理的能力，这使其有别于传统存储解决方案，甚至是一些专业的AI存储竞争对手。

1. 引言：Weka.io 与 AI 推理的必然性

Weka.io 公司背景

Weka.io 由 Maor Ben Dayan、Liran Zvibel 和 Omri Palmon 于 2013 年创立，是一家提供基于并行文件系统的云端存储管理软件的E轮公司 1。该公司发展迅速，截至 2024 年 5 月 15 日，在最新一轮E轮融资后，其估值已达到 16 亿美元 1。这一可观的估值反映了市场对 Weka.io 技术及其在不断发展的 AI 基础设施领域战略重要性的强烈信心。

Weka.io 获得的持续大量资本注入和不断攀升的估值，直接表明了投资者对其商业模式、技术创新和市场潜力的坚定信心。NVIDIA、Hewlett Packard Enterprise (HPE)、Qualcomm Ventures 和 Hitachi Ventures 等战略投资者的参与，不仅提供了财务支持，更体现了对 Weka 核心技术的深刻战略协同和验证 1。这种强大的财务支持和战略投资者支持为 Weka.io 提供了充足的资源，以持续进行研发、积极拓展市场并吸引顶尖人才。对于潜在客户和合作伙伴而言，这种财务稳健性表明 Weka.io 是一家稳定、资金充足且高度创新的公司，能够兑现其在关键 AI 基础设施方面的承诺。它降低了企业在考虑将 Weka 解决方案用于其任务关键型 AI 工作负载时的感知风险，预示着长期可行性和持续创新。

表 1：Weka.io 融资轮次与估值

融资日期融资额度轮次名称投后估值领投方其他主要投资者
2024年5月15日1.4亿美元E轮16亿美元Valor Equity PartnersNVIDIA, Norwest Venture Partners, Micron Ventures, Qualcomm Ventures, Hitachi Ventures, Ibex Investors, Key1 Capital, Lumir Ventures, MoreTech Ventures, 10D, Generation Investment Management 2
2022年11月15日1.35亿美元D轮7.5亿美元Generation Investment Management, 10DAtreides Management, Celesta Capital, Gemini, Hewlett Packard Enterprise, Hitachi Ventures, Key1 Capital, Lumir Ventures, Micron, Mirae Asset, MoreTech Ventures, Norwest Venture Partners, NVIDIA, Qualcomm Ventures, Samsung Catalyst Fund 2
2022年1月4日7300万美元D轮未披露Hitachi Ventures, Hewlett Packard EnterpriseMicron, Cisco, MoreTech Ventures, Ibex Investors, Key One Capital, Digital Alpha Advisors 2
2019年5月13日3170万美元C轮未披露Hewlett Packard Pathfinder, Mellanox Technologies, SeagateQualcomm Ventures, Western Digital, Deep Learning 2
2016年6月7日3200万美元B轮未披露Qualcomm Ventures, Gemini, Norwest Venture Partners, Celesta Capital2

高性能存储在加速 AI 推理中的关键作用，特别是对于生成式 AI 和 LLM

现代 AI 工作负载，尤其是生成式 AI 和大型语言模型（LLM），本质上是数据密集型的，需要前所未有的数据访问速度、超低延迟和大规模可扩展性，以实现实时洞察和成本效益 3。在这些场景中，每一毫秒的延迟都可能转化为效率的巨大损失和基础设施开销的增加 3。

传统存储架构往往成为严重的I/O瓶颈，导致昂贵的GPU资源利用率低下，并限制了AI模型有效部署的规模和复杂性 3。例如，历史数据显示，AI推理通常受限于昂贵的内存需求，而传统架构难以平衡准确性、成本和速度，从而限制了可扩展性 3。大型语言模型（LLM）严重依赖高带宽内存（HBM）来管理推理工作负载，但这种方法的扩展成本高昂 3。

大规模AI推理的经济可行性与Token处理效率和快速数据移动直接相关，这使得高性能、AI原生存储成为竞争性AI部署的基础和不可或缺的要求 3。在AI领域，性能不仅要“足够好”，还需要“数量级”的提升，这正是真正的差距所在 6。

2. Weka.io 的 AI 推理产品技术

2.1 AI 原生 WEKA 数据平台架构

分布式并行文件系统 (WekaFS) 和软件定义方法

Weka.io 的技术基础是 WekaFS，这是一个从零开始为满足现代数据密集型工作负载（如 AI/ML 和高性能计算 (HPC)）的极端需求而精心设计的分布式并行文件系统 8。WekaFS 采用独特的软件定义架构，从根本上将数据路径与控制路径分离。这种架构选择是其实现高性能、无与伦比的可扩展性和固有弹性的关键 10。这种设计使 WekaFS 能够动态地从数 TB 扩展到数 EB，同时持续保持最佳性能水平 10。

WekaFS 的“白纸设计”意味着它在开发时没有受到向后兼容性或旧有传统存储系统固有的架构限制的束缚 15。这种自由允许了根本性的创新。数据和控制路径的软件定义分离是这些关键组件独立扩展、优化和故障隔离的直接推动因素 10。这种基础架构选择是一个深刻的战略优势。Weka 不受传统范式或硬件特定设计的限制，可以快速创新，适应 AI 工作负载不断变化的需求，并最大限度地提高底层现代硬件（如 NVMe SSD 和高速网络）的效率。这种设计使 Weka 能够抽象出大部分底层基础设施复杂性，在各种部署环境中提供统一、高性能且易于管理的用户体验。这使得 Weka 成为在快速变化且要求极高的 AI 基础设施领域中真正面向未来的解决方案。

结合文件系统元数据与高级对象存储的混合设计

WekaFS 采用混合设计，无缝融合了传统文件系统元数据管理与高级对象存储功能 10。这种创新方法使平台能够高效支持广泛的 I/O 模式，从 AI 工作负载中常见的极小文件 I/O（如图像识别和文本处理）到大型块 I/O，以及从顺序访问到高度随机访问模式 5。该平台获得专利的数据布局和虚拟元数据服务器旨在将所有元数据和数据分布并并行化到整个存储集群中，无论文件大小或文件数量如何，都能确保极低的延迟和持续的高性能 16。这对于快速摄取和处理各种 AI 训练和推理数据至关重要 16。

跨本地、云和混合环境的部署灵活性

WEKA 数据平台以纯软件解决方案的形式交付，提供极致的部署灵活性。它可以无缝部署在本地（无论是专用存储服务器还是与计算融合模式）、任何主要的公共云（亚马逊云服务 AWS、微软 Azure、谷歌云平台 GCP、Oracle 云基础设施 OCI），或复杂的混合云配置中 5。这种固有的数据可移植性确保组织可以充分利用云端大规模弹性计算资源，同时在整个分布式基础设施中保持一致的性能、统一的数据访问和简化的管理 5。

2.2 AI 推理的性能优化

超低延迟和高吞吐量机制

Weka.io 的架构经过精心设计，可提供超低延迟和极高吞吐量，这对于大规模实时 AI 推理是不可或缺的要求 3。

该平台利用 NVMe SSD 加速和高速网络（例如 NVIDIA Quantum-2 InfiniBand 交换机）等尖端技术，以微秒级延迟处理 Token，从而将 AI 推理延迟显著降低高达 40 倍 3。其将 I/O 分解为高度并行流的能力确保 AI 模型以空前的速度持续获得数据，从而防止 GPU 空闲 19。在严格的实际基准测试中，Weka 已展示出持续超过 600 GB/s 的吞吐量和 500 万 IOPS 的亚毫秒级延迟，明确表明其能够满足最严苛的 AI 处理要求 18。

通过直接存储访问和消除 I/O 瓶颈最大化 GPU 利用率

Weka.io 的核心设计原则是消除普遍存在的 I/O 瓶颈，这些瓶颈经常导致昂贵的 GPU 资源利用率低下 4。

Weka 的 GPU 优化架构确保无缝数据传输，并支持直接存储访问（例如，通过 NVIDIA GPUDirect Storage），这极大地减少了瓶颈并显著提高了整体 AI 流水线效率 3。该平台充当本地 GPU 内存的逻辑扩展，使 AI 和 HPC 环境能够充分发挥其计算能力，而无需在不同存储环境之间手动移动数据 6。这在实际部署中带来了显著的成果，客户的 GPU 利用率从典型的 30-40% 飙升至 90% 以上 7。

针对小文件和复杂工作负载的高级元数据管理

许多现代 AI 工作负载，特别是在计算机视觉、自然语言处理和生成式 AI 等领域，涉及处理数百万甚至数十亿个小文件。传统存储系统在这方面臭名昭著地表现不佳，经常导致严重的元数据服务器 (MDS) 瓶颈和性能下降 5。

Weka.io 获得专利的数据布局和高度分布式元数据服务器专门设计用于处理“大量小文件且零问题”，将所有元数据和数据分布并并行化到整个集群中。这确保了持续的低延迟和高性能，无论单个文件大小或文件数量如何 5。这种能力对于快速摄取和高效处理各种 AI 训练和推理数据至关重要 16。

Weka 的首席技术官明确表示，他们的理念是构建一个“不妥协”的存储系统 8。这种理念体现在具体的性能指标中：AI 推理延迟降低高达 40 倍 3，Token 预填充时间提高 41 倍 19，以及在实际部署中 GPU 利用率从 30-40% 提高到 90% 以上 7。这些成果是通过超低延迟、高吞吐量和直接 GPU 访问实现的 4。

这种“不妥协”的方法超越了单纯的技术速度；它从根本上优化了大规模 AI 的经济效益。通过确保 GPU 得到充分利用并以最小延迟处理数据，Weka 使组织能够以更少的计算资源实现更多的 AI 输出（例如，每秒更多的 Token，更快的模型响应）。这直接降低了 AI 基础设施的总拥有成本（TCO），使大规模 AI 部署不仅在技术上可行，而且在财务上也具有可行性。它将战略重点从持续获取更多 GPU 转向高效利用和最大化现有高成本计算投资的回报，这在竞争激烈的 AI 竞赛中是一个关键的经济差异化因素。

表 2：WEKA 数据平台 AI 推理关键性能指标

性能指标具体表现来源
延迟降低AI 推理延迟降低高达 40 倍3
亚毫秒级延迟3
Token 预填充时间改进LLaMA3.1 70B 模型 Token 预填充时间提高 41 倍（从约 24 秒缩短至 0.58 秒，针对 100,000 Token 提示）6
GPU 利用率提升客户在实际部署中 GPU 利用率从 30-40% 飙升至 90% 以上7
吞吐量持续吞吐量超过 600 GB/s，500 万 IOPS18
数据传输速度WEKApod 节点读吞吐量 70GB/s (最小配置 560GB/s)，写吞吐量 40GB/s (最小配置 320GB/s)7
成本效益AI 推理成本可能降低 30 倍（通过 SSD 价格实现内存级性能）3
生产力提升深度学习 epoch 时间提升高达 90%5
资源投资回报率提升工作负载墙钟时间减少 75%5
存储成本降低相较传统高性能计算，存储成本节省 65%5

2.3 重塑 AI Token 经济学

智能缓存和 Token 管理：将高速存储视为 GPU 内存的相邻层

Weka.io 的一项突破性创新是直接解决了生成式 AI 中的“Token 经济学”问题 3。Weka 认识到 AI 推理工作负载通常受限于内存，并且大型语言模型 (LLM) 严重依赖昂贵的高带宽内存 (HBM)，因此开创了一种将高速存储视为 GPU 内存活动相邻层的方法 3。

这种概念框架，被称为“增强内存网格”或“Token 仓库”，为 Token 化数据提供了持久的、由 NVMe 支持的存储，使 AI 系统能够以接近内存的速度存储和检索 Token 6。总目标是“一次翻译，永久保存，并以内存层速度提供服务”，从而消除在每次推理请求时在 GPU 上重复重新计算 Token 的昂贵且低效的需求 9。

Weka.io 明确将其解决方案定位为“扩展 GPU 内存”，并将高速存储视为“内存的相邻层” 3。引入“Token 仓库”等概念，其中 Token 被“存储并从‘货架’上取出”，而不是重新计算 9，进一步强调了这一点。这代表了超越传统数据存储的根本性概念飞跃。它表明 Weka 的解决方案不仅仅是一个被动的数据存储库，而是 AI 计算过程中一个活跃的、不可或缺的参与者。通过为常用 AI 工件（如 Token 和上下文）提供即时、超低延迟的访问，它直接解决了 GPU 固有的内存限制，而这些限制是大规模 AI 推理的主要瓶颈。

Weka 即将与 Mooncake 集成，有望进一步增强其 Token 缓存能力，旨在超越传统解决方案（如 Redis 和 Memcached）在容量、速度和效率方面的表现 3。

对成本降低和处理效率的影响

这种创新方法对 AI 部署的经济影响是深远且变革性的。

通过显著降低内存依赖性并实现对先前计算信息的近乎即时访问，AI 推理可以以 SSD 更具成本效益的价格实现内存级性能——可能将成本降低惊人的 30 倍 3。这项创新极大地降低了每个 Token 的成本，使大规模 LLM 应用程序更易于访问、财务上更可行、更可持续，从而实现广泛的企业采用 3。

在对 LLaMA3.1 70B 进行的严格测试中，Weka 展示了 Token 预填充时间惊人的 41 倍提升（将 100,000 Token 提示的预填充时间从大约 24 秒缩短到仅 0.58 秒）。这有效地消除了 AI 推理工作负载中最显著的瓶颈之一 6。至关重要的是，这些令人印象深刻的结果是在不使用 KV 缓存压缩或量化的情况下实现的，确保了最高水平的准确性不受影响——这是许多企业客户的关键优先事项 19。高效存储、检索和重用 Token 对于释放峰值性能、显著降低运营成本以及提高 AI 推理的盈利能力至关重要，尤其是在 AI 模型规模和复杂性持续增长的情况下 9。

这种范式转变重新定义了存储在 AI 基础设施堆栈中的作用。它将存储从一个次要的、被动的组件提升为 AI 计算管道中的一个主要的、性能关键的元素。这种范式转变对于下一代 AI 模型（特别是大型推理模型和复杂的 AI 代理）至关重要，这些模型需要实时访问庞大且动态的上下文信息。成功采用这种“增强内存”范式的组织将在速度、成本效益以及部署更复杂和响应更灵敏的 AI 应用程序方面获得深刻的竞争优势。此外，这意味着存储和计算之间更紧密、更共生的集成，推动行业走向更统一和优化的 AI 基础设施堆栈。

3. 市场定位与竞争格局

3.1 战略合作伙伴关系与生态系统整合

Weka.io 通过与领先的技术提供商建立深入的战略合作伙伴关系，显著增强了其在 AI 推理市场的地位。这些合作不仅验证了 Weka 的技术，还扩展了其市场覆盖范围和解决方案能力。

  • NVIDIA： Weka 与 NVIDIA 保持着深厚的合作关系，这体现在 Weka 被纳入 NVIDIA 认证系统存储计划中，确保其解决方案针对 NVIDIA 的 AI 和数据分析工作负载进行了优化 7。这种合作还包括联合开发和优化，例如 WEKApod，它与 NVIDIA Blackwell GPU 等尖端硬件协同工作，以提供无与伦比的性能 7。通过利用 NVIDIA Magnum IO™ GPUDirect Storage (GDS)，Weka 能够将读写操作直接对齐到最接近 GPU 的网卡，从而最大限度地减少不必要的数据移动和延迟，确保 AI 模型以空前的速度获得数据 19。
  • HPE (Hewlett Packard Enterprise)： Weka 与 HPE 的合作通过联合基准测试和预验证参考架构得到了突出体现。Weka 在 HPE Alletra Storage Server 4110 上运行的软件，在所有五项 SPECstorage® Solution 2020 基准测试工作负载中均创下新纪录，包括 AI_IMAGE，展示了其在处理最苛刻数据密集型工作负载方面的卓越能力 11。这些记录不仅突破了作业和流的限制，还将延迟显著降低了多达 6.5 倍 11。这种合作确保了客户可以轻松部署高性能、可扩展的解决方案，从而最大限度地提高 GPU 环境的效率。
  • Nebius： 2025 年 6 月 10 日，Weka 与领先的 AI 基础设施公司 Nebius 宣布建立战略合作伙伴关系，提供 GPU 即服务 (GPUaaS) 解决方案 13。此次合作旨在通过将 Weka 的高级数据存储软件与 Nebius 的全栈 AI 云平台集成，为 AI 模型训练和推理提供具有超高性能和微秒级延迟的可扩展计算和存储资源 13。Nebius AI Cloud 已集成 Weka 的存储解决方案，以增强其高级产品，实现从 PB 到 EB 级别的数据扩展，同时保持卓越的吞吐量、IOPS 和低延迟 13。与领先研究机构的成功部署（部署了 2PB 的 Weka 存储）证明了该解决方案在满足尖端 AI 研究的严格要求方面的能力 13。

3.2 目标行业和用例

Weka.io 的数据平台旨在加速各种数据密集型工作负载，特别是在 AI 领域。其解决方案服务于广泛的行业和用例：

  • 核心行业： Weka 的解决方案在 AI/ML、生成式 AI、高性能计算 (HPC)、生命科学、金融交易、媒体与娱乐以及联邦政府等行业中得到了广泛应用 5。

  • AI/ML 和生成式 AI 用例：

    • AI 训练与推理： Weka 平台旨在优化 AI 和生成式 AI 项目的数据密集型管道，提供超低延迟和高吞吐量，以实现更快、更高效的推理 4。
    • 检索增强生成 (RAG) 管道： Weka AI RAG 参考平台可实现更快的推理和简化的 RAG 管道 4。
    • 对话式 AI 和深度学习： Cerence Inc. 等公司利用 WekaFS 进行对话式 AI 和深度学习工作负载，以优化语音语言模型和车载虚拟助手 15。
    • 计算机视觉和自然语言处理 (NLP)： Weka 为这些领域的工作负载设定了黄金标准，支持大规模模型开发和部署 16。
    • 实时推理和代理 AI： 随着 AI 转向复杂的推理模型和 AI 代理，Weka 的基础设施旨在支持实时生成和处理大量 Token，确保 GPU 得到持续的数据供给 7。

  • 其他关键用例：

    • 高性能计算 (HPC)： 为 HPC 工作负载提供支持，以实现更快的洞察、更快的上市时间以及基础设施效率的巨大提升 5。
    • 生命科学： 管理非结构化数据，加速基因组学和 Cryo-EM 等领域的研究和发现 5。
    • 金融交易： 为快速变化的市场动态提供实时分析洞察，包括回测、时间序列分析和风险管理 5。
    • 媒体与娱乐： 使全球艺术家能够加速其内容管道中的每个工作流程，从而专注于创造力并满足紧迫的截止日期 5。
    • 联邦政府： 替换传统的并行文件系统，以简化数据管理、降低成本并提供更好的性能 5。
  • 主要客户： Weka.io 拥有超过 200 家领先的 AI 公司作为客户，包括 Stability AI、Midjourney、WeRide、Cohere、Cerence 和 Hugging Face 等 15。这些客户利用 Weka 数据平台来提高其生成式 AI 性能和成本效率，例如 Cohere 报告称，其 AI 模型训练和推理集群的检查点速度提高了 10 倍，读/写吞吐量加速，并以更低的成本实现了同类最佳性能 21。

3.3 竞争分析

Weka.io 在 AI 存储市场中面临着众多竞争对手，但其独特的技术和性能使其脱颖而出。

  • 主要竞争对手： 根据 Tracxn 和 G2 等平台的数据，Weka 的主要竞争对手包括 Cloudian、DDN、Minio、Panasas、Pure Storage FlashBlade、VAST Data、Qumulo、Dell PowerScale、Huawei OceanStor Pacific Series、NetApp、IBM GPFS、Lustre、BeeGFS 和 Ceph 1。

    • Tracxn 排名： 在 Tracxn 的总体排名中，Weka 位列第 4，其前三名竞争对手分别是 Cloudian、DDN 和 Minio 1。
    • Gartner Peer Insights： Weka 在 Gartner Peer Insights 客户选择奖中被评为分布式文件系统和对象存储领域的客户选择，99% 的评论者表示愿意推荐，并获得了 5 星的总体客户体验和支持体验评级 17。这表明 Weka 在客户满意度和易用性方面表现出色。

  • Weka.io 的差异化优势：

    • 卓越性能： Weka 的核心优势在于其无与伦比的性能。它提供超低延迟（高达 40 倍的 AI 推理延迟降低 3）和极高吞吐量（持续吞吐量超过 600 GB/s 18），并能将 GPU 利用率从 30-40% 提高到 90% 以上 7。这种性能水平对于满足现代 AI 工作负载的严苛需求至关重要。
    • AI 原生架构和 Token 经济学优化： Weka 的“AI 原生”数据平台旨在将高速存储视为 GPU 内存的扩展，通过“增强内存网格”或“Token 仓库”的概念来优化 Token 经济学 3。这种方法通过智能缓存和减少重复计算，将 AI 推理成本降低了 30 倍，并将 Token 预填充时间提高了 41 倍 3。这种对 AI 特定工作负载的深度优化是其关键差异化因素。
    • 部署灵活性： Weka 作为一个纯软件解决方案，支持在本地、公共云和混合云环境中进行灵活部署，确保数据可移植性和统一管理 5。
    • 易用性和管理： Weka 平台以其简化的数据管理和易用性而闻名，即使在处理复杂、大规模的 AI 工作负载时也能降低运营成本和时间 4。

  • 与主要竞争对手的比较：

    • DDN： DDN 也是 HPC/AI 存储领域的强大竞争对手，尤其在 GPU 驱动方面拥有广泛的市场份额 25。然而，与 Weka 和 VAST 相比，DDN 在数据压缩、重复数据删除和更现代的管理工具等功能方面有所不足 25。Gartner 评论显示，Weka 在服务与支持、集成与部署以及评估与合同方面均优于 DDN 24。
    • VAST Data： VAST Data 以其统一、高性能的架构脱颖而出，支持 NFS、SMB 和 S3 协议，并提供先进的数据缩减和优化功能 18。VAST 也致力于解决 GPU 内存溢出问题，通过其 VUA 代理提供“无限内存空间” 20。然而，VAST 基于专有硬件，起步规模较大（0.5PB），且在某些情况下成本可能高于 Weka 12。Weka 的分布式架构和对 NVMe 的优化使其在性能和扩展粒度方面具有优势 9。
    • Pure Storage FlashBlade： Pure Storage FlashBlade 是一种横向扩展文件和对象存储解决方案，适用于整合数据孤岛和加速分析 26。然而，Pure Storage 更多地被视为企业级存储公司，在 HPC 领域不如 Weka 或 VAST 那样深入，并且在性能扩展方面可能无法与真正的并行文件系统相媲美 12。

AI 存储市场的竞争格局正在发生变化。市场正在从通用存储转向专门的 AI 原生解决方案。Weka 专注于“增强内存”和 Token 经济学，这定义了一个新的竞争领域。Weka 在这种新范式中处于领先地位。

4. 结论

Weka.io 在 AI 推理市场中确立了其作为领先数据平台提供商的地位，这得益于其创新的 AI 原生技术、强大的市场定位和显著的竞争优势。其核心的 WekaFS 分布式并行文件系统，结合软件定义架构和混合存储设计，为 AI 工作负载提供了无与伦比的性能、可扩展性和灵活性。

Weka.io 重新定义了 AI 推理的经济效益，通过其“增强内存网格”概念，将高速存储视为 GPU 内存的扩展，显著降低了延迟、提高了 GPU 利用率并大幅削减了成本。这种方法解决了大规模 AI 部署中的关键瓶颈，特别是对于大型语言模型和生成式 AI 应用。

通过与 NVIDIA、HPE 和 Nebius 等行业巨头的战略合作，Weka.io 进一步巩固了其市场地位，并扩大了其解决方案在云、本地和混合环境中的影响力。其在关键性能基准测试中取得的突破性成果，以及在 AI/ML、HPC、生命科学和媒体娱乐等多个高增长行业中的广泛客户采用，都证明了其技术的有效性。

尽管面临来自 Cloudian、DDN 和 VAST Data 等成熟及新兴竞争对手的挑战，Weka.io 凭借其卓越的性能、AI 原生优化、部署灵活性和以客户为中心的方法，保持了其差异化优势。Weka.io 的持续创新和战略重点使其成为 AI 基础设施演进中的关键推动者，使其能够在未来不断增长的 AI 经济中保持领先地位。

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标签：AI

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