在近期举办的一场数据存储峰会上，华为数据存储产品线相关负责人指出，人工智能（AI）技术正全方位重塑数据中心建设范式，从应用场景到基础设施，从处理器架构到能源管理，各环节与AI的融合深度持续加强。存储系统作为数据基础设施的核心组件，其战略地位愈发凸显，服务对象已从传统的人类用户扩展至“人类+智能体（Agent）+具身智能设备”的多元生态。
面对AI技术引发的产业变革，华为提出“以存兴智”与“以智赋存”的双向驱动战略。前者强调通过存储系统支撑AI模型训练与推理的高效运行，后者则聚焦利用AI技术优化存储设备自身的运维效率、性能表现及能耗控制。该负责人表示，AI应用正推动数据规模呈现指数级增长，数据访问模式也向高并发、细粒度方向演变，这对存储系统的实时响应能力、个性化服务水平及安全防护机制提出了全新要求。
在应用层，垂直领域的专用智能体正加速涌现，涵盖电力巡检、医疗慢病管理、代码生成等场景。存储系统需通过构建知识库体系减少智能体决策偏差，同时提供可追溯的记忆存储功能，确保智能体能力随使用频次提升而持续进化。针对智能体行为权限管控及系统稳定性维护，存储安全机制需实现全流程覆盖。
模型层的技术演进对存储架构提出更高要求。大语言模型上下文窗口的扩展促使业界采用“高带宽内存（HBM）+动态随机存取存储器（DRAM）+固态硬盘（SSD）”的多级缓存方案，而支持图像、时序数据、点云等多模态输入的世界模型，则驱动存储设备在容量密度、传输带宽及延迟控制等方面实现突破性升级。
基础设施层的变革同样显著。AI数据中心单机柜功耗已突破数百千瓦量级，液冷散热与高速网络通信成为标配。存储系统不仅要消除计算单元的数据等待瓶颈，更需在绿色节能设计上与计算、网络、供电等子系统深度协同，构建全栈优化的数据中心架构。
处理器技术的演进进一步加剧存储需求变化。xPU并行计算架构的普及释放出海量细粒度I/O请求，要求存储设备的并发处理能力提升两个数量级。而专用于自然语言处理解码阶段的LPU（语言处理单元）的兴起，则促使存储产业重新评估数据预处理与缓存策略的优化空间。
在“以智赋存”路径上，华为通过AI技术实现存储系统的智能化转型。例如，基于机器学习的硬盘故障预测可提前30天发出预警，勒索软件检测响应速度提升百倍，而动态CPU功耗管理技术则通过智能休眠与频率调节降低设备能耗。这些创新不仅提升了运营效率，更重新定义了存储设备的运维范式。
据介绍，华为在数据存储领域已积累二十余年技术经验，目前其产品市场份额位居全球第二、国内首位，服务客户超过3万家，业务覆盖欧洲、拉美、亚太等地区。通过持续获得国际权威认证，华为存储系统在性能、安全及能效等维度构建起技术壁垒，成为推动AI与存储深度融合的标杆企业。该负责人强调，数据要素将成为AI下半程竞争的关键，华为将持续投入技术创新，加速AI技术在千行百业的规模化落地。
