建设先进数据基础设施，夯实AI智能体时代发展底座

【环球网科技综合报道】2025年被广泛视为“AI智能体元年”，人工智能正加速融入经济社会各领域，推动数据规模持续爆发式增长。据国家数据局统计，2024年我国全年数据产量达41.06ZB，同比增长25%。在这一背景下，如何高效汇聚、流通和利用数据要素，已成为全球AI竞争的核心焦点。

9月6日，在第十五届智慧城市与智能经济博览会（智博会）上，华为公司副总裁、数据存储产品线总裁周跃峰发表主题演讲，提出构建“先进数据基础设施”的系统性路径，并强调存储技术在AI全链条中的关键作用，呼吁产业协同创新，共同推动AI普惠发展。

分层布局，打造城市、行业、企业三级数据基座

周跃峰认为，随着AI智能体逐步具备自主决策与持续进化能力，数据已不仅是训练素材，更成为其运行的“知识库”与“记忆体”。面对不同场景的需求差异，数据基础设施建设需分层推进、精准施策。

城市层面：重点在于打破数据孤岛，实现全域数据的汇聚与可信流通。通过建设先进存力中心，提升城市级数据整合能力，为智慧治理与公共服务提供坚实支撑。

行业层面：AI应用的瓶颈已从“数据不足”转向“高质量语料匮乏”。亟需建设行业级数据共享平台，推动多源数据融合，形成标准化、可复用的行业知识资产。

企业层面：随着多智能体系统在企业内部广泛部署，需构建AI数据湖，打通私域数据壁垒，统一管理企业知识库，提升智能体间的协同效率与决策精度。

存储革新：以“记忆管理”突破AI推理效率瓶颈

周跃峰强调，AI的价值最终体现在推理环节，“如同人类依靠记忆快速反应，AI也需要‘记住’历史推理过程，以提升响应速度与准确性”。他指出，在AI系统中，存储与计算同等重要，尤其在推理场景下，高效的记忆数据管理可显著降低延迟与算力成本。

为此，华为推出全新UCM推理记忆数据管理器——一款以KV Cache为核心的推理加速解决方案。该产品具备多级缓存架构，可将不同热度的记忆数据分层池化存储，并结合信息浓缩、智能联想等技术，在推理过程中动态调用历史数据，实现任务加速。目前，该方案已在金融等行业落地验证，显著提升了AI服务的响应效率与经济性。

开放生态，共筑数据基础设施技术底座

周跃峰表示，华为已连续多年位居全球存储市场收入第二、国内市场第一，成为众多客户信赖的数据基础设施提供商。同时，华为正积极开放AI工具链、推理框架等软件能力，通过开源方式赋能产业伙伴，携手构建繁荣的技术生态。

“AI的普惠发展不能靠单打独斗，需要全产业共同努力。”周跃峰呼吁，加强存储技术在AI体系中的战略定位，加快先进数据基础设施建设，为中国在AI下半场竞争中赢得先机提供坚实支撑。（赵华）