华为发布AIDC数据基础设施全栈方案，覆盖数据湖至智能体框架五大层级

当地时间5月21日，以“数据觉醒，存力跃迁”为主题的2026华为创新数据基础设施论坛在巴黎举行。会上，华为正式发布华为 AIDC 数据基础设施全栈方案 ，覆盖数据湖、知识与记忆平台、模型工程与资源调度、智能体框架、数据韧性平台五大核心层级，旨在助力企业加速推进 AI 数据中心建设、实现 AI 规模化落地。 华为数据存储产品线总裁袁远将此次方案发布置于一个清晰的时代判断之下："当下，AI 正深刻改变企业运营模式。Agent 加速普及，成为新型数字生产力主体，逐步成长为企业的常态化'数字员工'；同时，AI 应用持续深化，企业 Token 消耗量迎来爆发式增长。" 他引用的数字印证了这一判断：目前全球活跃智能体超过 3000 万，预计 5 年内将达到 22 亿；每分钟 Token 处理量已从去年的 60 亿增至今年的 150 亿。"Token 将像空气和水一样，成为我们生活的基础设施。" 在此背景下，袁远指出，企业要加速 AI 落地，需推动现有 IT 架构向 AI DC 数据基础设施快速演进，围绕数据湖、知识与记忆平台、算力、模型、Agent 框架与数据韧性等核心方向开展系统性规划与建设。 AI 数据湖：OceanStor Pacific + 千亿级语义检索 据雷峰网了解，在数据湖层，华为主推 OceanStor Pacific 全闪分布式存储 ，以 11 PB/2U 的业界领先高容量密度实现最优 TCO，用于海量数据的存储与汇聚。 配合硬件的是华为 DME Omni-Dataverse 统一数据空间 ，支持多模态、跨站点数据实时入湖与全局可视可管，同时具备 千亿千维向量数据秒级检索 能力，实现高质量数据的汇聚与供给。 袁远以某自动驾驶企业为例说明了这一能力的现实意义，该企业需要管理来自雷达、传感器和环境数据超过 1000 PB 的训练数据，并在极端驾驶场景（如雨天红灯、奔跑的行人）中快速召回特定条件下的海量图像。"数据质量决定模型质量，在千亿文件中找到正确的数据，是训练成功的关键。"<