AI 技术特别是 Agentic AI 的迅速发展，正深刻改变存储产业的架构与范式。AI 语料库、训练与推理等关键场景呼唤更高效、智能的数据存储系统，以支撑未来 AI 数据平台（AI Data Platform）的全面构建。
聚搜营销将为你介绍华为云Agentic AI驱动存储架构变革，数据存储向“知识存储”跃迁。
尽管 AI 已广泛应用于医疗、科研等行业，但企业在数据留存率低、共享困难、算力在训练过程中利用率不足 50%、长序列推理性能不断下降等数据利用层面存在明显短板，核心问题在于存储系统未能与 AI 发展同步进化。
1. 痛点：存储系统成为AI发展瓶颈
企业在利用 AI 时的核心痛点，这些痛点均指向了存储系统的滞后性：
数据利用效率低下：企业存在数据留存率低、数据共享困难等问题，数据孤岛现象明显。
算力资源浪费：传统存储性能已成为瓶颈，导致 GPU/NPU 算力在训练过程中利用率不足 50%，严重浪费了昂贵的算力资源。
推理性能下降：在需要连续决策的 Agentic AI 场景中，长序列推理性能持续下降，难以满足实时响应需求。
2. 华为解决方案：构建AI语料库、训练加速与推理“记忆”
为解决上述挑战，华为提出了面向 AI 发展的系统性存储解决方案：
建设 AI 语料库：优先通过 AI 数据湖打破数据孤岛，实现文本、图像、音视频等多模态语料的统一管理。例如，崖州湾国家实验室已基于数据湖存储整合多类专题库，有效支持了育种技术研发。
优化 AI 训练性能：针对训练瓶颈，华为推出的 OceanStor AI 存储提供 TB 级带宽，并将断点恢复时间大幅缩短，使得 GPU/NPU 算力得以更充分利用。
加速 AI 推理响应：在推理环节，华为通过 UCM（统一缓存管理）引入「记忆」机制，对推理历史数据进行分层缓存与智能复用，显著加速响应效率，该方案已在金融领域成功落地，帮助实现秒级精准问答。
3. 存储价值跃迁：向“知识存储”演进
Agentic AI 时代的核心特征是智能体（Agent）的崛起，这促使存储的价值不再局限于简单的“数据存放”，而是正在向「知识存储」跃迁。未来的 AI Data Platform 必须具备以下能力：
多样化数据服务接口：支持多模态数据（文本、图像、视频）的接入与处理。
实时检索能力：支持数据的实时检索与快速响应，以满足 Agent 动态决策的需求。
华为表示，将继续与产业合作，共同推动存储技术与 AI 技术的深度融合，共创存储新未来。
