数智融合开放架构铺路，华为AI数据平台加速AI走向规模化落地

当模型架构趋于成熟，算力仅能决定系统性能上限，而数据才真正决定智能上限。破解数据与智能的融合之困，便成为了AI行业落地的关键命题。

AI行业拐点已至，

如何看数据与智能双系统融合之困？

当前，AI产业正在经历一场深刻的变化，产业重心正从模型训练大规模转向推理落地，技术形态亦由单轮对话、单任务处理跃迁为智能体多任务自主执行。智能体能够自主理解需求、拆解任务、调用工具并闭环完成复杂工作，已然成为企业降本增效的核心生产力。

值得注意的是，这一切的变化与进步，都在不断推高数据的战略价值，使其逐渐超越算法与算力，成为决定AI智能上限的关键竞争要素。

AI的下半程在于数据，业内这个观点存在已久。为何是数据？模型架构日趋成熟，算力仅能决定系统性能上限，而数据才真正决定智能上限。目前大模型内置的通用知识呈现静态固化，要让AI深入理解企业私有业务，必须依赖实时更新的外部知识库。同时，智能体处理长序列多轮对话时，传统存算架构无法承受KV Cache的指数级暴涨。况且智能体还需跨任务连贯执行，必须沉淀工作记忆与经验记忆。这三个维度的瓶颈，堆叠算力无法破解。

然而，数据系统与智能系统在行业实践中长期分属两套独立体系，尚未形成原生融合，这已成为制约AI规模化落地的核心困局。不仅传统计算、网络与存储彼此割裂，频繁的数据搬移和异构处理难以满足AI业务对低时延、高实时性的严苛要求。而且数据与智能之间存在深刻的语义鸿沟，海量行业数据未能有效转化为智能可理解、可调用的知识。再者，传统存储体系也无法对高质量数据集、领域知识及多层次记忆进行统一高效管理。

在多重挑战之下，传统IT基础设施架构已明显不适应智能时代的发展需求。数据决定智能天花板的拐点既已到来，数智融合开放架构于此应运而生。

2026年8月29日，全球数据存储教授论坛上，启元实验室联合华为、清华大学、中国电子技术标准化研究院等产学研用单位，正式发布数智融合开放架构。

该架构从四个层面打通数据与智能的协同链路。针对数据存储层，依托AI SSD、HBF等新型介质，结合近数据处理与异构算力协同，缩短数据访问路径，减少数据搬移开销。针对统一表征层，完成数据、知识、记忆的一体化组织管理，贯通语义理解、多模索引、版本管控与权限体系。针对数智融合层，贯通数据、知识、记忆、模型与业务反馈的闭环，推动模型迭代经验沉淀为可复用的数据资产。针对应用层，汇聚数智融合核心能力，打造数据加知识加模型融合的行业应用。

全球存储观察分析认为，面对AI智能行业的天花板，唯有不断创新，才能突破。从全局审视，数智融合开放架构的发布标志着中国AI产业在经历模型参数军备竞赛后，终于将目光投向被长期忽视却真正决定智能上限的数据基础设施。

从理念到落地，

华为AI数据平台构建数智融合关键拼图

既然数智融合不再是技术选型，而是产业进化的必然路径。那么，唯有打破两套系统的割裂，才能释放智能体生产力的全部潜能，让AI从炫技走向深耕，赋能千行百业。行业拐点已至，融合之困可解，但是，关键在于能否以数据为本，重塑智能时代的IT底座。

在数智融合开放架构中，华为AI数据平台扮演着承上启下的核心角色。华为的“3+1”AI数据平台整合知识库、KV Cache库、记忆库，协同UCM（Unified Cache Manager）技术，成为数智融合开放架构从理念走向落地的“关键拼图”。

数智融合开放架构并非停留在纸面上的理论框架，目前已基于华为AI存储完成多项实践验证。在科研领域，该架构打造了业界首个存储AI4S算子库，数据搬运减少60%，数据处理速度提升2倍，实现数据全链路可追溯；同时构建科研知识体与时空图谱，知识检索精度大于95%，检索性能提升2倍。在金融领域，则构建了企业知识、长期记忆与运行反馈的统一管理系统，驱动金融智能体持续演进。

全球存储观察分析指出，这些实践成果的背后，是华为对存储范式的彻底重构。如果将传统存储比作仓库，只负责数据的存放与读取。那么，华为AI数据平台就让存储变成了算力的高速缓存外挂。知识库让存储懂行业、懂企业私有业务，KV Cache库让存储成为推理的加速引擎，记忆库让智能体具备持续进化的能力。而在“3+1”创新架构中，UCM构建了三级异构存储池，让数据按温度动态流动，首Token时延最高降低90%，吞吐提升2倍，Agent推理准确率提升30%。

OceanStor A800正是承载这一范式重构的核心存储载体。作为专为AI而生的下一代高性能分布式文件存储，OceanStor A800不仅以数控分离架构和NDS直通技术大幅缩短数据访问路径，让存储不再是被动介质，而是主动参与数据治理与知识管理。而且构建的PB级全局共享KV Cache资源池，通过多级kV Cache缓存能力，构建PB级kV Cache全局共享资源池，推理过程的中间结果被持久化保存，支持计算多机多卡灵活调配KV Cache，避免重复计算，实现“以存代算”。这正是启元实验室所倡导存算协同、以存换算理念的工程化落地。通过将部分推理负载迁移至存储侧，AI集群的算力可用度得以显著提升。

进一步从行业价值来看，OceanStor A800的意义早已超越了单一产品的范畴。华为OceanStor A800在数智融合开放架构四层链路中担当数据底座，提供可规模部署的可行方案，赋予存储系统具备理解行业知识、加速推理响应、持续进化记忆的能力，应对数据与智能的融合之困。数智融合开放架构的发布标志着行业迈向数智原生融合，而华为OceanStor A800作为核心支点，正将以存兴智、以智赋存理念转化为可感知的产业价值。

开放共赢，

构建中国AI数据基础设施的自主创新之路

很显然，数智融合开放架构并非简单的技术叠加，而是一套全栈式开放参考架构，从底层打通数据与智能的融合通道，为AI从实验环境迈向生产环境铺设了标准化的轨道。

全球存储观察分析认为，业界推出数智融合开放架构具有里程碑意义，不仅解决了当下的技术瓶颈，更为AI在各行各业的规模化、生产级应用铺平了道路。这一架构的行业意义将影响深远。

首先，数智融合开放架构由“产学研用”多方联合定义，为产业提供了一份可演进的技术框架，使得上下游厂商有了共同的努力方向。

其次，数智融合开放架构真正让智能随数据流动，加速AI在大规模场景下的落地进程。

再者，数智融合开放架构推动AI发展从单点技术突破转向系统性的协同演进，促进行业发展从孤立的军备竞赛迈向整体优化的新阶段。

最后，数智融合开放架构促成了安全、高效、可追溯的数据流通与价值转化基础设施，将有助于加快推进数据要素市场化建设，并为其提供价值参考。

面向未来，作为数智融合开放架构重要贡献者，启元实验室与华为必将持续深耕这一开放架构，不断完善其标准体系、工具链和生态，力求打造兼具国际竞争力和自主可控能力的中国AI基础设施典范。

全球存储观察在此积极呼吁企业界与学术界共同关注并参与到数智融合开放架构的建设中来，摒弃各自为战的惯性思维，以开放共赢的态度，携手构建中国AI数据基础设施的自主创新之路。因为这既是技术发展的必然选择，也是智能时代赋予产业界的战略机遇。

可以预见，当存储不再只是数据的终点，而成为智能的起点，千行百业的AI规模化落地定会提前到来。