核心观点 - 2025年被广泛视为AI智能体元年 人工智能加速融入经济社会各领域 推动数据规模爆发式增长[1] - 2024年中国全年数据产量达41.06ZB 同比增长25%[1] - 高效汇聚 流通和利用数据要素成为全球AI竞争核心焦点[1] - 华为提出构建先进数据基础设施系统性路径 强调存储技术在AI全链条中的关键作用[1] 数据基础设施建设 - AI智能体逐步具备自主决策与持续进化能力 数据成为其运行的知识库与记忆体[2] - 数据基础设施建设需分层推进 精准施策[2] - 城市层面重点在于打破数据孤岛 实现全域数据汇聚与可信流通 通过建设先进存力中心提升城市级数据整合能力[4] - 行业层面AI应用瓶颈从数据不足转向高质量语料匮乏 需建设行业级数据共享平台推动多源数据融合[4] - 企业层面需构建AI数据湖 打通私域数据壁垒 统一管理企业知识库 提升智能体间协同效率与决策精度[4] 存储技术创新 - AI价值最终体现在推理环节 存储与计算同等重要[5] - 高效记忆数据管理可显著降低延迟与算力成本[5] - 华为推出UCM推理记忆数据管理器 以KV Cache为核心推理加速解决方案[5] - 产品具备多级缓存架构 将不同热度记忆数据分层池化存储 结合信息浓缩 智能联想等技术[5] - 方案已在金融等行业落地验证 显著提升AI服务响应效率与经济性[5] 产业生态建设 - 华为连续多年位居全球存储市场收入第二 中国市场第一[6] - 华为积极开放AI工具链 推理框架等软件能力 通过开源方式赋能产业伙伴[6] - 需要加强存储技术在AI体系中战略定位 加快先进数据基础设施建设[6]