智東西（公眾號：zhidxcom）
作者｜李水青
編輯｜云鵬
隨著AI行業(yè)的焦點從模型訓練加速走向行業(yè)推理應用，數(shù)據(jù)基礎設施正面臨新一輪重構。
智東西3月20日報道，今日，華為數(shù)據(jù)存儲產(chǎn)品線對外公布了面向AI時代的三大關鍵場景產(chǎn)品與解決方案升級，涵蓋傳統(tǒng)應用數(shù)據(jù)中心全轉(zhuǎn)化、AI訓練語料準備及推理場景AI基礎設施建設。
華為數(shù)據(jù)存儲產(chǎn)品線副總裁、數(shù)據(jù)存儲營銷工程部部長肖德剛談道：“AI時代對華為數(shù)據(jù)存儲是一個巨大的利好。我們在規(guī)劃時主要考慮兩方面：一是AI Native環(huán)境帶來的新機會，二是以AI技術賦能現(xiàn)有存儲產(chǎn)品?！?/p>
這些升級方案旨在幫助企業(yè)應對從數(shù)字化到智能化的數(shù)據(jù)挑戰(zhàn)，構建高效、可靠、綠色的AI數(shù)據(jù)底座。
一、全球第二大存儲廠商，盯準AI時代兩大方向
華為公布的一組最新數(shù)據(jù)顯示：自2006年推出第一代存儲產(chǎn)品以來，華為存儲已服務全球超過3萬個客戶，市場份額穩(wěn)居全球第二、國內(nèi)第一。
肖德剛透露，目前華為存儲超過40%的市場來自海外，且在金融等重點行業(yè)表現(xiàn)突出?！叭蛄笃瑓^(qū)中，大量金融客戶選擇華為存儲，歐美多家分析及安全機構也給予高度評價。”
面向未來，華為存儲聚焦兩大方向：一是抓住AI Native環(huán)境帶來的新機遇，二是利用AI技術賦能現(xiàn)有存儲產(chǎn)品。
在AI Native環(huán)境方面，肖德剛指出，未來數(shù)據(jù)中心的服務對象將從“人”擴展至“人+硅基員工+具身智能應用”，比例預計各占1/3。這一變化對數(shù)據(jù)存儲提出全新要求：
應用層出現(xiàn)Agent專用化趨勢，需要存儲具備記憶能力和安全機制；
模型層從預訓練走向推理階段，KV數(shù)據(jù)量爆炸式增長，HBM、DRAM和本地SSD難以完全承載，多級緩存、高帶寬、低時延成為剛需；
基礎設施層機柜功耗從8-10千瓦躍升至數(shù)10乃至上百千瓦，散熱與網(wǎng)絡連接方式劇變，存儲設備需在極致性能、綠色節(jié)能和整機設計上做出革新；
處理器層數(shù)據(jù)粒度從4K變?yōu)?12B，對存儲IO并發(fā)能力和IOPS提出更高要求。
在AI技術賦能現(xiàn)有存儲方面，肖德剛認為，AI將推動傳統(tǒng)數(shù)據(jù)中心實現(xiàn)四大升級：統(tǒng)一數(shù)據(jù)空間，實現(xiàn)全域可視可管；增強數(shù)據(jù)管理，提升分類、溯源和全鏈路追蹤能力；自然語言交互，讓企業(yè)各部門能用自然語言調(diào)用機器數(shù)據(jù)；智能運維，強化設備側(cè)的安全防護與能耗控制?！拔覀円呀?jīng)在這些方向上投入資源，并發(fā)現(xiàn)了大量新機會。”
二、面向AI時代，華為數(shù)據(jù)存儲亮出三張牌
華為數(shù)據(jù)存儲營銷運作部部長吳俊杰進一步闡釋了三大場景的升級邏輯：“數(shù)據(jù)的格式一直在變——從結(jié)構化到非結(jié)構化，再到如今的向量數(shù)據(jù)，但數(shù)據(jù)的重要性從未改變，甚至越發(fā)關鍵。在AI時代，數(shù)據(jù)量呈爆發(fā)式增長，從PB級邁向EB級。如何存下、管好、用好這些數(shù)據(jù)，是AI時代對基礎設施的核心要求?！?/p>
基于這一判斷，華為數(shù)據(jù)存儲在三大場景推出針對性升級。
1、面向傳統(tǒng)應用的數(shù)據(jù)中心全轉(zhuǎn)化
該場景聚焦核心生產(chǎn)應用、數(shù)據(jù)分析及數(shù)據(jù)保護，華為通過“全閃存”理念推動存儲產(chǎn)品全面升級。
核心生產(chǎn)應用：2025年第四季度發(fā)布的全新一代全閃存存儲，實現(xiàn)三大突破。一是“三合一”架構，將塊、文件、對象協(xié)議整合至同一套存儲，滿足云原生多樣化需求，簡化采購與運維。二是可靠性提升，通過Smart Matrix架構實現(xiàn)引擎級8.7塊解耦，達到7個9的可靠性，并支持AI雙活架構。三是“設備永新”能力，新老設備可共集群、免遷移，大幅降低升級成本。目前該方案已在全球部署超1000個節(jié)點。
海量非結(jié)構化數(shù)據(jù)分析：全新OceanStor Pacific 9926存儲，主打高密度、高效壓縮與低功耗。2U空間可存8PB數(shù)據(jù)，實現(xiàn)2:1數(shù)據(jù)壓縮，功耗低至0.25瓦每TB。以20PB容量測算，較傳統(tǒng)方案節(jié)省95%空間和大量電力。
數(shù)據(jù)保護：新一代OceanProtect備份性能提升50%，2025年新增超500個應用場景覆蓋，并通過開源軟件框架聯(lián)合五家伙伴打造備份一體機。
此外，存儲網(wǎng)管DME升級為Data Master，支持自然語言交互，自動完成API編排與任務調(diào)度，結(jié)合故障知識庫，顯著提升運維效率與問題定位速度。
2、面向AI訓練的語料準備
數(shù)據(jù)的規(guī)模與質(zhì)量是AI智力躍遷的基石。華為AI數(shù)據(jù)湖解決方案在2026年實現(xiàn)兩大升級：
數(shù)據(jù)范式升級：通過Model Engine平臺，實現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)一站式加工，支持以文搜數(shù)、多維檢索，大幅提升數(shù)據(jù)供給效率，并開放標準SDK接口便于上層應用調(diào)用。
可信管控與高效傳輸：構建可信數(shù)據(jù)空間，支持30多種使用策略，確保數(shù)據(jù)消費全程可查證、可追溯；通過DME內(nèi)的Omni-Dataverse，實現(xiàn)PB級數(shù)據(jù)小于天級的傳輸效率。
3、面向推理落地的AI基礎設施
推理已成為AI應用的核心環(huán)節(jié)。華為發(fā)布兩款產(chǎn)品，分別應對中心推理與邊緣推理場景。
中心推理：推出AI數(shù)據(jù)平臺，整合知識庫、KV Cache庫和記憶庫，提供知識生成與檢索、UCM推理加速、記憶萃取與召回三大能力。實測顯示，部署后數(shù)據(jù)檢索精度從不足60%提升至95%以上，長序列推理響應時間縮短超90%。
邊緣推理：發(fā)布FusionCube A1000超融合基礎設施，集成通用算力、AI算力與全流程工具鏈，開箱即用，部署時間縮短80%?？膳c中心推理聯(lián)動，同步知識，實現(xiàn)邊緣自主決策，算力使用率提升30%。
此外，DCS AI方案支持客戶現(xiàn)有基礎設施兼容，通過虛擬化與智能調(diào)度提升資源利用率，并實現(xiàn)智能體自動生成，降低AI部署門檻。
為助力伙伴高效拓展市場，華為還升級DMAIQ工具平臺，新增AI銷售顧問功能，可自動分析項目歷史、客戶需求，生成推薦方案與銷售話術，大幅提升伙伴在售前、交付與運維各環(huán)節(jié)的效率。
結(jié)語：AI Agent時代，數(shù)據(jù)存儲價值重構
從肖德剛的戰(zhàn)略研判到吳俊杰的場景落地，華為存儲正以“AI for Storage”與“Storage for AI”雙輪驅(qū)動，構建面向智能時代的全棧數(shù)據(jù)基礎設施。
隨著AI Agent加速進入千行百業(yè)，數(shù)據(jù)存儲不再僅僅是信息的載體，更成為智能體記憶、推理與決策的關鍵支撐。
未來，數(shù)據(jù)存儲的性能、架構與智能水平，將直接決定AI應用落地的深度與廣度。華為存儲正攜手伙伴，在這場智能化浪潮中共同開辟新的增長空間。
