在2026華為數(shù)據(jù)存儲新春發(fā)布會上，華為面向AI推理場景推出全新數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施解決方案，涵蓋中心推理場景的AI數(shù)據(jù)平臺與分支邊緣場景的FusionCube A1000 AI超融合一體機。這一系列創(chuàng)新產(chǎn)品旨在突破AI推理應(yīng)用的技術(shù)瓶頸，降低企業(yè)部署門檻，推動AI技術(shù)在千行百業(yè)的規(guī)?；涞亍?/p>

當(dāng)前AI發(fā)展已進(jìn)入以推理為核心的新階段，企業(yè)面臨數(shù)據(jù)形態(tài)與核心資產(chǎn)的雙重變革。數(shù)據(jù)類型從單一文本向多模態(tài)混合演進(jìn)，規(guī)模從TB級激增至EB級；同時，企業(yè)核心資產(chǎn)從靜態(tài)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)向動態(tài)知識體系，需要實時調(diào)用支撐智能決策。這些變化對AI數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施提出全新要求，成為技術(shù)落地的關(guān)鍵挑戰(zhàn)。

針對推理業(yè)務(wù)存在的知識質(zhì)量不足、長序列響應(yīng)遲緩、記憶能力缺失三大痛點，華為AI數(shù)據(jù)平臺構(gòu)建了知識庫、KV Cache加速、記憶庫三大核心引擎。通過端到端數(shù)據(jù)管道優(yōu)化，平臺可實現(xiàn)多模態(tài)數(shù)據(jù)的無損解析與細(xì)粒度知識轉(zhuǎn)化，配合多維度檢索技術(shù)達(dá)成95%以上的檢索精度。在長序列處理方面，全局分層緩存機制使記憶數(shù)據(jù)在芯片內(nèi)存、DRAM與SSD間動態(tài)流動，結(jié)合稀疏注意力算法將首Token時延降低90%。記憶庫功能則通過上下文狀態(tài)保持與信息凝練技術(shù)，使模型具備持續(xù)進(jìn)化能力。

該平臺提供一體化與獨立式兩種部署模式。一體化方案以O(shè)ceanStor A800全棧一體機為底座，實現(xiàn)開箱即用；獨立式方案采用"數(shù)據(jù)引擎節(jié)點+OceanStor Dorado"架構(gòu)，可在現(xiàn)有存儲系統(tǒng)上無縫擴(kuò)展，保護(hù)企業(yè)歷史投資。華為存儲產(chǎn)品線副總裁謝黎明表示，這種靈活部署方式可滿足不同規(guī)模企業(yè)的轉(zhuǎn)型需求。

面向分支邊緣場景的FusionCube A1000則通過超融合架構(gòu)破解部署難題。該設(shè)備集成計算、存儲、網(wǎng)絡(luò)與AI平臺，將基礎(chǔ)設(shè)施部署周期縮短80%。其內(nèi)置的AI平臺預(yù)集成數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練與推理全流程能力，支持統(tǒng)一運維與安全運營，可實現(xiàn)故障快速定位與健康監(jiān)測。華為存儲產(chǎn)品線副總裁張偉力介紹，設(shè)備支持邊緣與中心的協(xié)同運行，邊緣數(shù)據(jù)回傳中心優(yōu)化模型后，可一鍵下發(fā)至邊緣節(jié)點，形成感知-決策的完整閉環(huán)。

在資源利用方面，F(xiàn)usionCube A1000實現(xiàn)算力動態(tài)切分與智能調(diào)度，單卡算力利用率提升約30%，可同時運行多個AI模型并根據(jù)業(yè)務(wù)優(yōu)先級分配資源。設(shè)備內(nèi)置平臺還支持知識庫與記憶庫的協(xié)同構(gòu)建，通過數(shù)據(jù)飛輪效應(yīng)持續(xù)提升模型輸出質(zhì)量。目前，該方案已具備多行業(yè)適配能力，可滿足制造、零售、醫(yī)療等領(lǐng)域的邊緣智能化需求。

華為此次發(fā)布的雙場景解決方案，完成了從中心到邊緣的AI推理全鏈路覆蓋。通過技術(shù)創(chuàng)新與生態(tài)整合，華為數(shù)據(jù)存儲正助力企業(yè)突破AI應(yīng)用瓶頸，將技術(shù)潛力轉(zhuǎn)化為實際商業(yè)價值，為數(shù)字經(jīng)濟(jì)時代的基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)提供新范式。