在第十五届智慧城市与智能经济博览会上，华为公司副总裁、数据存储产品线总裁周跃峰围绕人工智能时代的数据基础设施建设发表深度见解。他指出，随着AI智能体技术加速突破，数据要素的流通效率与利用质量已成为决定产业竞争力的核心要素。据国家数据局最新数据，2024年我国数据产量突破41ZB，同比增长25%，这一趋势对数据基础设施提出更高要求。
周跃峰提出"三级基座"建设框架，强调需针对城市、行业、企业不同场景构建差异化解决方案。在城市维度，重点解决数据孤岛问题，通过建设存力中心实现政务、交通、医疗等领域的跨部门数据整合，为智慧城市提供底层支撑。行业层面则聚焦高质量语料库建设，通过多源数据融合形成标准化知识资产，破解AI应用中"有算法无数据"的困境。企业端需构建AI数据湖，打通内部业务系统数据壁垒，提升多智能体协同效率。
针对AI推理环节的效率瓶颈，华为推出革命性UCM推理记忆数据管理器。该方案采用KV Cache技术架构，通过多级缓存机制实现记忆数据的智能分层存储。系统可自动识别数据热度，将高频访问数据保留在高速缓存层，冷数据压缩存储于大容量介质，配合智能联想算法动态调用历史推理数据。经金融行业实测，该方案使AI服务响应速度提升40%，算力成本降低35%。
"存储技术正在从幕后走向台前。"周跃峰强调，在AI全链条中，存储与计算具有同等战略地位。特别是在大模型推理场景，高效的记忆数据管理能够避免重复计算，显著降低系统延迟。华为研发团队通过信息浓缩技术，将历史推理数据压缩率提升至70%，同时保持95%以上的语义完整性，为AI系统构建了"记忆增强"能力。
作为全球存储市场的重要参与者，华为已连续多年稳居国内市场份额首位。公司宣布将进一步开放技术生态，通过开源AI工具链、推理框架等核心组件，与产业伙伴共建技术标准。目前，华为存储解决方案已服务全球120多个国家，支撑超过3000个行业AI项目落地。周跃峰呼吁，全产业链需加强协同创新，共同突破数据流通、隐私计算等关键技术，为我国在AI全球竞争中赢得战略主动权。
