Hugging Face 联合 SkyPilot 推出零出站流量云存储方案，AI 工作负载可跨任意云运行

Hugging Face 于 7 月 7 日正式宣布与开源多云编排平台 SkyPilot 达成集成合作，推出一项零出站流量（zero-egress）的云存储方案。该方案允许 AI 开发者在任意云服务商上运行计算密集型工作负载，同时将数据直接存储在 Hugging Face 平台上，无需担心跨云数据传输产生的高昂费用。

SkyPilot 是一个由加州大学伯克利分校团队开发的开源框架，用于在多云环境中无缝部署和运行 AI 工作负载。此次与 Hugging Face 的整合，使得用户可以通过 SkyPilot 的编排能力将计算任务调度到 AWS、GCP、Azure 或任何自有基础设施上，而存储层则统一由 Hugging Face 托管。

这一组合的核心价值在于"零出站流量"——数据在 Hugging Face 存储与 SkyPilot 管理的计算节点之间传输时，不产生传统的云出站流量费用。这一直是多云和混合云架构中最令团队头疼的成本陷阱之一，尤其对于需要频繁读写数据集和模型权重的 AI 训练与推理场景而言。

此次合作也是 Hugging Face 在存储基础设施方向的最新布局。此前该平台已推出 Hugging Face Storage（Buckets）服务，此次与 SkyPilot 的整合进一步拓展了其生态边界，使 Hugging Face 从模型和数据集托管中心向完整的 AI 工作流基础设施平台演进。

对于 AI 开发团队而言，这意味着他们不再被单一云厂商锁定：计算层面可以根据价格、可用区或硬件类型灵活切换云供应商，存储层面则保持统一的 Hugging Face 接口和数据治理策略。

SkyPilot 团队表示，该集成已开放使用，用户可通过 SkyPilot 的最新版本直接配置 Hugging Face 存储后端。Hugging Face 方面则强调，这一方案适用于训练、微调、推理以及数据预处理等多种常见场景。

值得关注的是，零出站流量存储方案的推出可能会加速更多 AI 团队采用多云策略。随着 LLM 训练和推理对 GPU 算力的需求持续攀升，跨云灵活调度与存储成本优化正成为行业刚需。Hugging Face 与 SkyPilot 的这一步，或将推动更多云原生 AI 工具链走向去厂商锁定的方向。