根據(jù)官方最新消息，華為將在本次峰會上發(fā)布面向AI全鏈路的新一代OceanStor存儲系列，重點突破非結(jié)構化數(shù)據(jù)管理、存算協(xié)同加速及數(shù)據(jù)隱私安全三大技術高地。

此外，3月17日，華為還將舉辦“全面重塑AI數(shù)據(jù)基礎設施，加速AI行業(yè)化落地”新春新品發(fā)布會。兩場發(fā)布會時間如此接近，顯示出華為在AI存儲領域的密集布局。3月20日的峰會更是被業(yè)界視為華為在AI時代重新定義數(shù)據(jù)底座價值的重要發(fā)布會。

當前AI產(chǎn)業(yè)面臨的核心痛點并非只是算力不足，還有數(shù)據(jù)質(zhì)量、數(shù)據(jù)存儲等問題。華為數(shù)據(jù)存儲產(chǎn)品線副總裁謝黎明在采訪中直言：“很多數(shù)據(jù)沒法被AI直接消費，這會導致AI很難真正快速落地�！�

想象一下，企業(yè)花費重金購置高端GPU，但這些昂貴的算力資源每天都在“吃”垃圾數(shù)據(jù)。GPU集群在運行，電費在消耗，但模型訓練效果卻不盡如人意。問題的根源在于數(shù)據(jù)這條“供應鏈”。

傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)存儲系統(tǒng)設計初衷是讓人去查數(shù)據(jù)、看報表，但AI需要的是能被機器直接“理解”和“消費”的結(jié)構化知識。

謝黎明用了一個生動的比喻：“你可以把原始數(shù)據(jù)理解成面粉。過去只需要把面粉存好、管好，但AI要做的是糕點。如果不先把面粉加工為面團，它是沒法直接用的。”

因此，華為此次發(fā)布會的關鍵詞是“AI語料準備—AI訓練—AI推理”三大關鍵環(huán)節(jié)，顯示出華為要將數(shù)據(jù)的全流程都管起來。

在AI語料準備環(huán)節(jié)，華為致力于把“臟數(shù)據(jù)”清洗成AI能直接使用的高質(zhì)量語料。華為在MWC 2026上發(fā)布的AI數(shù)據(jù)平臺已經(jīng)展示了這一能力，通過多模態(tài)數(shù)據(jù)無損解析，通過token級編碼轉(zhuǎn)化為高精度知識，檢索準確率超過95%。

在AI訓練環(huán)節(jié)，華為為GPU配置“外置腦容量”。當GPU的“腦容量”不夠用時，華為用存儲為其裝上了“外掛硬盤”，就像通過高速SSD擴展虛擬內(nèi)存。

此外，在AI推理環(huán)節(jié)，華為讓智能體擁有“長期記憶”。通過內(nèi)置記憶庫機制，將歷史狀態(tài)、執(zhí)行路徑和關鍵經(jīng)驗沉淀下來，并在后續(xù)推理中按需召回，為智能體提供連續(xù)性支撐。