" 在数据中心领域，算力、运力与存力需齐头并进。华为已完全具备从核心生产交易处理到海量数据备份、归档的全方位能力，并且在面向 AI 及数据分析方面展现出独特的功能与价值。" 周跃峰说道。

数据驱动 AI 发展，AI 重构数据价值，两种力量相互融合，正共同开启一个充满无限可能的数智时代。存储系统作为关键基础设施，承载着数据的存储、处理与流转重任，其创新与发展对于释放数据潜能、推动 AI 产业发展、助力各行业数智化转型与高质量发展至关重要。

在华为中国合作伙伴大会 2025 期间，华为数据存储产品线总裁周跃峰介绍了加速 AI 行业化落地的可行路径，同时分享了 AI 时代数据存储产业蕴含的新趋势与新机遇。

华为数据存储产品线总裁周跃峰

AI 浪潮下的数据处理：存储系统面临新挑战

回顾数据处理的发展历程，从大型机每年仅能处理数 TB 结构化数据，到传统数据中心架构兴起，再到云化架构的广泛应用，直至如今的 AI 时代，各类 AI 应用如雨后春笋般涌现，这不仅丰富了数据类型，也让数据处理变得越发复杂，对存储系统提出了前所未有的挑战。

与此同时，数据存储领域也历经深刻变革。在过去，数据存储主要关注性能、可靠性以及数据范式的多样性。而如今，随着 AI 技术的飞速发展与应用场景的不断拓展，数据存储领域开始面临着全新的挑战与需求，数据编织、数据运行安全、能耗管理等要素成为决定存储系统性能的关键。

周跃峰指出：" 对于企业而言，构建 AI-Ready 的 IT 基础设施已迫在眉睫。" 基于此，华为打造了 AI 数据湖解决方案，该方案由数据湖存储、数据管理、AI 工具链 ModelEngine、数据应用与运营等部分构成。通过与伙伴合作，充分发挥数据聚合效应，实现数据的全局可视与可管。其中，AI 全流程工具链 Model   Engine，通过数据接入、数据使能、模型使能、应用使能等功能，有效解决了 AI 行业化落地过程中面临的数据工程耗时久、应用对接难度大、AI 集群可用度低等问题，加速了 AI 在各行业的落地进程。

以医疗行业为例，该行业拥有海量且高质量的数据，但在 AI 行业化推进过程中，面临着复杂的数据工程和模型工程挑战。为此，华为进一步推出 DCS AI 全栈解决方案，凭借 ModelEngine、XPU 池化和容器技术等关键能力，助力合作伙伴和客户快速、高效地进行数据编排、模型编排以及应用对接。

值得关注的是，华为针对海量数据存储需求，华为推出了分布式存储 OceanStor Pacific 系列存储产品，以其 2PB/2U 的业界最高容量密度和 0.5W/TB 的业界最低能耗，为 AI 时代海量数据提供高效存储方案。针对 AI 训练 / 推理场景，华为 OceanStor A800 高性能 AI 存储以存强算，提升 AI 集群利用率 30%，通过多级 KV Cache 技术，让大模型推理具备长记忆能力，提升推理效率。

可以说，华为通过推出针对性的存储产品，有效解决了 AI 时代数据存储的难题，为企业高效开展 AI 业务提供了可靠保障。

数据保护与 IT 架构优化的协同发展

事实上，当数据成为资产后，数据保护便成为了一个重要议题。因此，数据保护产业在中国大有可为。数据保护首先要从备份做起，特别是在备份过程中要提升压缩性能、恢复能力等各项指标。

华为 OceanProtect 备份一体机节省空间 90%，性能提升 5 倍，防勒索方案勒索病毒检测率达到 99.99%，为数据安全筑牢最后一道坚实防线。同时，华为开源备份软件 open-eBackup，旨在促进数据保护产业生态健康循环，当前已与多家伙伴合作落地商用。此外，随着 AI 技术的迅猛发展，企业 IT 架构正逐步向存算分离的方向演进。值得一提的是，已有银行客户积极进行分布式数据库改造，通过存算分离架构，带来可靠性、性能、可管理性的能力跃升 ; 同时，面向云和互联网的存算分离 IT 架构同样展现出显著优势，已有互联网企业开展存算服务实践，实现了资源的高效利用。

周跃峰在演讲中还分享了 DME IQ 一站式作业平台，为合作伙伴提供 App 随时随地管理、扫码开局、远程运维等丰富功能提升伙伴交付和运维能力，持续增加智能运维的广度及深度，帮助伙伴提升客户黏性和客户满意度。同时，DME IQ 还为伙伴提供了丰富的数字化存量经营、数据迁移等工具，助力伙伴高效拓源增收。

写在最后：

在数智时代的浪潮中，华为凭借其在数据存储领域的持续创新与精细化布局，与合作伙伴紧密携手，不断突破技术瓶颈，完善产品与服务体系。无论是应对复杂多变的数据存储挑战，还是助力各行业的数智化转型，华为都将以坚定的步伐，引领数据存储产业朝着更加高效、智能、安全的方向迈进。