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華為釋出AI DC資料基礎設施全棧方案，加速行業智慧化躍升

華為在2026創新資料基礎設施論壇上釋出AI DC資料基礎設施全棧方案，涵蓋資料湖、知識與記憶平臺、模型工程、Agent框架和資料韌性，旨在加速企業AI規模化落地。

文章情報

工程師進階

要點

華為在巴黎論壇釋出AI DC資料基礎設施全棧方案
方案包含資料湖、知識與記憶平臺、模型工程、Agent框架和資料韌性
上下文記憶儲存可將推理首Token時延降低90%
Agent框架使開發週期縮短80%

為什麼重要

這條新聞值得關注，因為華為在巴黎論壇釋出AI DC資料基礎設施全棧方案。

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。

華為釋出AI DC資料基礎設施全棧方案，加速行業智慧化躍升 – 量子位

華為釋出AI DC資料基礎設施全棧方案，加速行業智慧化躍升

量子位的朋友們 2026-05-26 14:52:33

來源：量子位

5月21日，以“資料覺醒，存力躍遷”為主題的2026華為創新資料基礎設施論壇在巴黎舉行。華為公司副總裁、資料儲存產品線總裁袁遠發表主題演講，正式釋出AI DC資料基礎設施全棧方案，加速行業智慧化躍升。

華為公司副總裁、資料儲存產品線總裁袁遠

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資料基礎設施快速演進，圍繞資料湖、知識與記憶平臺、算力、模型、Agent框架與資料韌性等核心方向，開展系統性規劃與建設。

基於此，華為正式釋出AI DC資料基礎設施全棧方案，旨在助力企業加速推進AI資料中心建設，實現AI規模化落地。

AI資料湖

OceanStor Pacific全閃分散式儲存以11PB/2U業界領先高容量密度，實現最優TCO儲存海量資料；依託DME Omni-Dataverse統一資料空間，使能多模態、跨站點資料即時入湖、全域性可視可管，同時具備千億千維向量資料的秒級檢索能力，實現高質量資料匯聚與供給。

知識與記憶平臺

面向超大規模推理叢集場景，華為推出業界首個支援異構算力的上下文記憶儲存CMS（Context Memory Storage），支援KV語義直通或採用專用DPU進行語義解除安裝，可擴充套件為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資料平臺，整合了超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技術實現排程與管理，提升30%推理精準性。

模型工程與資源排程

華為ModelEngine具備模型開箱即用、模型閘道器的能力，可支援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慧排程，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智慧體平臺可透過自然語言互動方式直接生成Agent，大幅降低開發門檻，使Agent上線週期縮短80%；此外，支援對Skill、提示詞、記憶實現自動最佳化，助力Agent持續演進、越用越聰明。

資料韌性平臺

針對Agent、模型、平臺與基礎設施等不同維度的潛在資料安全風險，透過構建防濫用、防投毒、防篡改、防勒索的端到端資料保護方案，全面守護AI資料資產安全。

“AI為IT產業帶來了無限機遇，”袁遠表示，“AI的下半程在於資料。華為資料儲存將堅持技術創新，持續沉澱AI行業化落地經驗，和全產業共同努力，幫助客戶加速邁向智慧時代。”

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