華為搶進 AI 基礎設施市場，推記憶與資料平台

華為於「Huawei Innovative Data Infrastructure（IDI）Forum 2026」發表 AI 資料中心（AI DC）全棧式資料基礎設施方案，涵蓋 AI 資料湖、AI 記憶平台、Agent 框架與資料安全系統。

隨企業導入生成式 AI 與 AI Agent 需求快速增加，AI 產業競爭也開始從 GPU 與模型，逐步延伸至資料管理與推論基礎設施領域。

華為副總裁暨資料儲存產品線總裁袁遠表示，隨 AI 應用快速成長，企業 Token 消耗量與推論需求正大幅增加，現有 IT 架構也需要加速升級為 AI 資料中心架構。他指出，未來 AI 基礎設施除了算力外，還需要整合資料湖、模型平台、Agent 與資料韌性等能力。

在儲存部分，華為推出 OceanStor Pacific 儲存系統，可在 2U 空間內提供 11PB 容量，主打高密度 AI 資料儲存。同步推出的 DME Omni-Dataverse 平台，則支援多模態與跨站點資料管理，並可快速完成大規模向量資料檢索，鎖定 AI 資料湖與企業知識庫應用。

華為此次另一項重點則是 AI 記憶系統。華為推出 Context Memory Storage（CMS），透過共享 Key-Value（KV）Cache 機制降低 AI 重複計算需求。官方表示，該系統可將首次 Token 輸出時間（TTFT）降低 90%，提升大型模型推論效率。

此外，華為也推出 ModelEngine Nexent Agent 平台，可透過自然語言直接建立 AI Agent，並自動優化 Prompt 與記憶能力。華為表示，相關平台可將企業 Agent 部署時間縮短 80%。

隨 OpenAI、Google、微軟與中國科技廠商全面推動 Agent 與企業 AI 應用，市場也開始從「模型競賽」逐步轉向「AI 基礎設施競賽」。除了 GPU 與算力外，如何管理 AI 資料、降低推論成本與提升 AI 長期記憶能力，也成為下一波 AI 資料中心的重要方向。

（首圖來源：華為）