當前，人工智能已經成為新一輪產業變革的核心驅動力。隨著以DeepSeek為代表的大模型應用迅速崛起，數據存儲也迎來了前所未有的挑戰與變革。面對AI時代數據價值的不斷躍升，以性能、可靠、數據范式為代表的傳統存儲已然無法滿足AI時代的數據存儲需求，存儲創新已經迫在眉睫。

在華為中國合作伙伴大會2025上，華為數據存儲產品線總裁周躍峰帶來了《共筑數智解決方案，共享數據存儲產業大發展》的主題分享，揭示了AI時代存儲技術演進的新方向，并通過一系列戰略級解決方案，為產業伙伴勾勒出價值共創的清晰路徑。

華為數據存儲產品線總裁周躍峰

周躍峰指出，AI時代是數據的黃金時代，存儲創新在AI時代更加重要。只有打造具備極致性能、高擴展性、數據編織、數據韌性、全新數據范式、綠色節能的“六邊形戰士”，全面提升數據存儲能力，才能不斷提升數據價值，讓數據更好地賦能AI時代。

打破傳統數據架構局限，構建AI全棧解決方案

我們知道，人工智能并不是一個全新的術語，早在1956年就被提出。近年來，隨著以生成式AI為代表的技術取得顯著進展，各類大模型應用層出不窮，AI邁入了高速發展的時期。

十年前也出現過一次AI熱潮，之所以沒有發展起來，主要是由于信息捕捉應用托不起萬億AI大產業。今天的人工智能，如果僅靠互聯網提供個人情緒價值、智能問答等應用，同樣托不起萬億級的AI市場空間。因此，AI行業化落地已經勢在必行。

周躍峰表示，在行業的選擇上，數據量大，數據質量高的行業才能率先實現AI的應用落地，這就要求企業快速構建AI-Ready的IT基礎設施。而構建AI-Ready的IT基礎設施的本質，就是打造一個數據無縫流動和高效共享的存儲系統，以滿足AI工具鏈對數據工程和模型工程的需求。

基于此，華為提出了AI數據湖解決方案。該解決方案并非簡單的數據存儲倉庫，而是一個集數據存儲、處理、分析及AI模型訓練于一體的綜合性平臺。它打破了傳統數據架構的局限，為企業的數字化轉型和智能化升級提供了強大的支撐。

華為AI數據湖解決方案由數據湖存儲、數據管理、AI工具鏈ModelEngine和應用與運營四層架構組成。例如華為AI數據湖解決方案的存儲層能夠兼容多種數據源，包括結構化數據、半結構化數據和非結構化數據。通過統一的數據接入接口，將分散在不同系統和平臺的數據匯聚到數據湖中，實現數據的集中管理和共享。

峰會現場，周躍峰對華為DCS AI全棧解決方案進行了重點介紹。他表示，AI行業化落地過程中，數據工程和模型工程非常復雜，成本也很高。華為推出的DCS AI全棧解決方案不僅包含華為的硬件基礎設施，還提供了ModelEngine這一開放、開源的AI工具鏈框架，以此來使能數據工程和模型工程，幫助華為伙伴和客戶進行快速高效的數據編排、模型編排和應用對接。

51CTO認為，AI行業化落地的痛點往往藏在數據工程與模型工程的銜接處。華為DCS AI全棧解決方案中的ModelEngine，正在成為解決這一難題的“金鑰匙”。

除此之外，DCS AI全棧解決方案還具備強大的任務調度能力。在醫院中，有時需要多個病理醫生同時進行診斷，由于多個病區、醫院同時使用這套系統，任務調動就變得至關重要。DCS AI全棧解決方案所具備的任務調度能力很好地解決了行業痛點，持續推動了AI行業化應用落地。

打造面向未來的存儲，賦能AI行業化應用落地

前文提到，AI 讓數據覺醒，也對傳統的存儲架構提出了挑戰。那么，面對AI時代對存儲提出的新需求，華為又有哪些新的技術、產品和解決方案？在專題演講中，周躍峰也正式公布了答案。

1）加速全閃存化正當時

周躍峰認為，AI讓過去熱數據、溫數據和冷數據的數據分類模式發生了變化，未來冷數據會越來越少，熱數據和溫數據越來越多，對存儲性能和容量都提出了新的要求。因此，我們需要重新考慮存儲的介質問題，加速存儲全閃存化正當時。雖然SSD的采購價格比HDD要貴不少，但是考慮到十年的耗電、機房設施等各種費用，SSD的成本要遠低于HDD。如果將SSD替換掉HDD，10 PB 數據十年能夠節省 50%的成本支出。

針對AI時代海量數據的存儲需求，華為推出了OceanStor Pacific系列存儲。該系列存儲具有極高的密度和極低的能耗，能夠高效地存儲和管理海量數據。其先進的存儲介質和技術確保了數據的長期保留和高效訪問，為AI時代的數據資產提供了堅實的保障。

在AI訓練過程中，存儲系統需要支持高速的數據吞吐和一致性的讀寫訪問，以提高AI集群的效率。華為通過優化存儲系統，實現了在訓練過程中千卡、萬卡一致性的讀寫訪問，使得AI集群效率提升至少30%。此外，華為提出了以存代算的理念，通過存儲系統的高效訪問和智能管理，提高了AI系統的效率，更好地提升了用戶的使用體驗。

2）打造數據安全最后一道堅實防線

作為企業的核心資產，數據保護變得至關重要，未來，數據保護產業在中國大有可為。基于此，在數據保護方面，最重要的是做好數據備份，并在數據備份的過程中提高存儲的性能、壓縮比和恢復等各種指標。

那么，AI時代企業應該如何更加高效的進行數據備份呢？為此，華為推出了三合一的備份系統，將備份軟件、服務器和備份介質整合在一起，提供了高效率的備份解決方案。同時，華為還開源了備份軟件open-eBackup，鼓勵更多的合作伙伴加入開源社區，共同推動數據備份技術的發展。

此外，為了支持合作伙伴的運維和運營需求，華為還推出了DME IQ一站式作業平臺。該平臺開放了豐富的接口和功能，讓合作伙伴能夠構建自己面向客戶的運維和運營系統。今年，華為還將利用AI能力，讓DME IQ平臺更加智能化，為合作伙伴提供了更加便捷和高效的運維和運營支持。

寫在最后：AI時代，存儲革命的號角已然吹響

AI時代，不僅對算力提出了更高的要求，對存力也帶來了更多的挑戰。站在AI技術爆發的臨界點，華為存儲傳遞出了清晰的產業信號：存儲正在從基礎設施升級為智能引擎，從成本中心轉變為價值中心。周躍峰提出的“存力大有可為”，不僅是對技術趨勢的預判，更是對產業伙伴的召喚。

未來，隨著數據量的持續增長和AI技術的不斷發展，存儲系統將在數據中心中發揮更加重要的作用。華為將繼續秉承開放、合作、共贏的理念，與合作伙伴共同推動存儲技術的發展和創新，為AI時代的數據資產提供更加堅實和高效的保障。