华为重构数据基建分层架构，存储革新赋能AI智能体高效运行新路径
在全球人工智能技术加速渗透各行业的浪潮中，数据要素的高效流转与深度利用已成为国际竞争的核心领域。国家数据局最新统计显示，2024年我国数据总量达41.06ZB，较上年增长25%，这一指数级增长对数据基础设施的承载能力提出前所未有的挑战。第十五届智慧城市与智能经济博览会上，华为数据存储产品线总裁周跃峰提出，需通过分层架构重构数据基础设施，以存储技术创新破解AI发展瓶颈。
周跃峰指出，AI智能体正从工具向主体演进，数据功能已从单纯的训练素材升级为运行态的“知识中枢”与“记忆载体”。针对城市治理、行业应用、企业运营三类场景的差异化需求，他提出“三级基座”建设方案：城市层面需构建存力中心，打破部门间数据壁垒，实现全域数据可信流通；行业层面应搭建共享平台，解决高质量语料短缺问题；企业层面则需打通私域数据孤岛，建立统一管理的AI数据湖。这一分层设计已在多个试点项目中验证成效，某省级政务平台通过存力中心建设，将跨部门数据调用效率提升40%，显著优化了政务服务流程。
存储技术正在AI全链条中发挥关键支撑作用。周跃峰比喻：“AI推理如同人类思考，需快速调用历史记忆提升效率。”华为推出的UCM推理记忆数据管理器，采用KV Cache架构实现记忆数据多级缓存，结合信息压缩与智能检索技术，动态优化推理过程中的数据调用路径。在金融行业试点中，该方案使AI服务响应延迟降低30%，算力成本下降25%。某银行应用后，智能客服的并发处理能力提升2倍，单笔业务处理成本下降18%，验证了存储革新对突破推理效率瓶颈的实质作用。
作为国内存储市场连续多年领跑者、全球第二大供应商，华为正通过技术开放推动产业生态共建。周跃峰透露，企业已将AI工具链、推理框架等核心软件能力开源，与产业伙伴共建技术底座。在深圳某AI产业园的实践中，这种开放模式带动20余家中小企业参与联合研发，将数据预处理效率提升35%。他强调，存储技术应上升为AI战略基础设施，通过政企学研协同创新，加速先进数据基础设施落地。
当前AI发展已进入技术深水区，数据要素的高效利用成为破局关键。华为提出的分层建设路径与存储技术革新，不仅为行业提供了可操作的解决方案，更通过生态开放策略凝聚产业合力。在杭州某智慧城市项目中，分层数据基座与UCM推理记忆管理器的协同应用，使城市交通预测准确率提升22%，应急响应时间缩短40%。这场由存储技术驱动的变革，正在重塑AI时代的竞争规则。