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華為發佈AI DC數據基礎設施全棧方案，加速行業智能化躍升

華為在2026創新數據基礎設施論壇上發佈AI DC數據基礎設施全棧方案，涵蓋數據湖、知識與記憶平台、模型工程、Agent框架和數據韌性，旨在加速企業AI規模化落地。

文章情報

工程師進階

要點

華為在巴黎論壇發佈AI DC數據基礎設施全棧方案
方案包含數據湖、知識與記憶平台、模型工程、Agent框架和數據韌性
上下文記憶存儲可將推理首Token時延降低90%
Agent框架使開發週期縮短80%

為甚麼重要

這條新聞值得關注，因為華為在巴黎論壇發佈AI DC數據基礎設施全棧方案。

技術影響

可能影響模型選型、推理成本、產品能力和評測基準。

華為發佈AI DC數據基礎設施全棧方案，加速行業智能化躍升 – 量子位

華為發佈AI DC數據基礎設施全棧方案，加速行業智能化躍升

量子位的朋友們 2026-05-26 14:52:33

來源：量子位

5月21日，以“數據覺醒，存力躍遷”為主題的2026華為創新數據基礎設施論壇在巴黎舉行。華為公司副總裁、數據存儲產品線總裁袁遠發表主題演講，正式發佈AI DC數據基礎設施全棧方案，加速行業智能化躍升。

華為公司副總裁、數據存儲產品線總裁袁遠

當下，AI正深刻改變企業運營模式。Agent加速普及，成為新型數字生產力主體，逐步成長為企業的常態化“數字員工”；同時，AI應用持續深化，企業Token消耗量迎來爆發式增長。袁遠指出，企業要加速AI落地，需推動現有IT架構向AI DC數據基礎設施快速演進，圍繞數據湖、知識與記憶平台、算力、模型、Agent框架與數據韌性等核心方向，開展系統性規劃與建設。

基於此，華為正式發佈AI DC數據基礎設施全棧方案，旨在助力企業加速推進AI數據中心建設，實現AI規模化落地。

AI數據湖

OceanStor Pacific全閃分佈式存儲以11PB/2U業界領先高容量密度，實現最優TCO存儲海量數據；依託DME Omni-Dataverse統一數據空間，使能多模態、跨站點數據實時入湖、全局可視可管，同時具備千億千維向量數據的秒級檢索能力，實現高質量數據匯聚與供給。

知識與記憶平台

面向超大規模推理集羣場景，華為推出業界首個支持異構算力的上下文記憶存儲CMS（Context Memory Storage），支持KV語義直通或採用專用DPU進行語義卸載，可擴展為PB級共享KV Cache池，降低推理首Token時延90%。

面向企業AI推理場景，華為首創“3+1”AI數據平台，集成了超95%檢索精度的知識庫、KV Cache加速與持續進化的記憶庫，並由UCM技術實現調度與管理，提升30%推理精準性。

模型工程與資源調度

華為ModelEngine具備模型開箱即用、模型網關的能力，可支持0碼適配新模型、一鍵部署模型；此外，結合算力資源細粒度切分與智能調度，最大可實現XPU卡1:10切分，實現“一卡多用”，提升資源利用率。

Agent框架

華為ModelEngine Nexent智能體平台可通過自然語言交互方式直接生成Agent，大幅降低開發門檻，使Agent上線週期縮短80%；此外，支持對Skill、提示詞、記憶實現自動優化，助力Agent持續演進、越用越聰明。

數據韌性平台

針對Agent、模型、平台與基礎設施等不同維度的潛在數據安全風險，通過構建防濫用、防投毒、防篡改、防勒索的端到端數據保護方案，全面守護AI數據資產安全。

“AI為IT產業帶來了無限機遇，”袁遠表示，“AI的下半程在於數據。華為數據存儲將堅持技術創新，持續沉澱AI行業化落地經驗，和全產業共同努力，幫助客户加速邁向智能時代。”

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