Lance
Lance 联手 JuiceFS 加速多模态训练，但组合价值取决于两类瓶颈
Lance 用列式存储减少训练任务的无效读取，JuiceFS 通过缓存和预热降低跨云访问延迟。两者组合能缓解 GPU 等待数据的问题，但公开生产案例仍少，并非所有多模态任务都需要叠加这两层。
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对象存储
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Akamai
AI 模型越跑越多，钱烧得最快的地方不是 GPU 而是存不下的数据
一家客户 4 个 AI 模型每 6 小时产出 0.68TB 数据，本地存储直接崩盘。Akamai 测完后发现瓶颈根本不在存储本身。这个案例背后，是 AI 基础设施账单正在从算力悄悄转向数据管道。