在法國巴黎舉辦的華為創新數據基礎設施論壇上，華為展示了面向人工智能（AI）時代的數據基礎設施解決方案，并提出了從“高可用”向“高韌性”轉變的新理念。這一理念旨在應對AI時代數據基礎設施面臨的復雜挑戰，確保系統在各種不確定性下的穩定運行。

華為公司副總裁兼數據存儲產品線總裁袁遠詳細闡述了企業構建私有AI堆棧所需的五層架構，包括智能體框架層、模型層、計算層、AI數據平臺層和數據湖層。華為為每一層提供了相應的解決方案，例如面向超大規模數據中心的OceanStor Pacific系列存儲、上下文記憶存儲平臺CMS、一站式模型工程平臺ModelEngine以及智能體開發平臺Nexent等。

在數據基礎設施韌性方面，華為法國數據中心解決方案CTO Beno?t Fix指出，傳統的災備設計已無法滿足當前需求。企業現在面臨AI供應鏈風險、微服務脆弱性及災備測試滯后三大新挑戰。他介紹了華為的“0135”智能運維框架，強調在智能時代，數據基礎設施的韌性比高可用性更為重要。該框架通過AI技術實現零人工主動預防、一分鐘故障檢測、三分鐘問題定界和五分鐘根因分析。

華為還展示了OceanStor Pacific系列解決方案在數據存儲層面的突破。該方案支持最高三個站點的雙活容災和多達十二個站點的多活部署，優化了海量數據下的故障檢測和快速重建機制。華為推出了全閃存備份技術，以提高恢復性能，確保業務連續性。

華為菲爾茨研究中心首席存儲科學家David Slik分享了數據存儲技術的未來演進方向。他強調，隨著AI從內容生成走向任務自動化和企業級自主運行，數據存儲必須演進為支撐智能體協同、執行、評估、反饋、審查與觀察的核心角色。華為正在研發高帶寬閃存（HBF）、存儲-計算-網絡融合、新型AI接口等六大重點技術，以構建可解釋、可逆和受約束的AI系統。

高帶寬閃存技術通過將NAND閃存和數據存儲更靠近AI加速器，實現了大規模并行I/O吞吐、增加容量和降低成本的目標。存儲、計算與網絡融合技術則消除了多套重復網絡的復雜性和成本，提高了AI處理的效率和降低了能耗。華為正在研發新型AI接口，支持快速檢索精準數據并加載到AI智能體上下文中，提升AI的準確性和可信度。

在安全方面，華為推出了統一權限系統，確保數據訪問控制的一致執行。智能體狀態事務引擎可暫時保留中間狀態，用于實時監督分析、問題檢測以及主動回滾和恢復。華為還推動機密數據與計算分離，使同一基礎設施能夠安全地同時處理普通數據和高保密數據。