华为发布AI数据平台与AI超融合一体机，重塑面向智能体时代的AI数据基础设施

中国基金报记者 郭玟君

3月17日，在2026华为数据存储新春发布会上，华为正式发布针对AI推理场景的全新AI数据基础设施，包含面向中心推理场景的AI数据平台，和面向分支边缘推理场景的FusionCube A1000 AI超融合一体机，旨在推动AI推理体验全面升级，并显著降低推理部署门槛，加速AI商业正循环。

提升AI推理效率与降低门槛

AI的三大核心要素中，算力与算法的获取已日趋便捷，但企业在应用自身数据时，往往面临挑战。

据华为数据存储产品线副总裁谢黎明介绍，为解决推理业务中知识质量不足、长序列推理体验差以及推理记忆缺失的三大瓶颈，华为发布AI数据平台，整合知识库、KV Cache加速和记忆库，并结合UCM技术实现调度与管理，破除企业AI的数据门槛，加速智能体应用落地。

面向分支边缘推理场景，华为发布FusionCube A1000 AI超融合一体机。

据华为数据存储产品线副总裁张伟力介绍，如今，大量的数据是在分支边缘场景产生的，针对传统分支边缘场景进行智能化改造过程中所面临的部署复杂、成本高昂、效率低下等问题，华为推出FusionCube A1000 AI超融合一体机，通过集成化与智能化交付，助力AI快速部署与高效运行。

FusionCube A1000采用通算与智算融合一体化架构，实现AI部署“开箱即用”。其内置的AI平台预集成了数据处理、模型训练与推理全流程能力，基础设施部署与应用上线周期显著缩短80%。同时，FusionCube A1000具备统一运维、安全运营的能力，实现全栈管理、健康监测、故障快速定位定界，为智能体稳定高效地运行提供安全保障。

解决AI的“数据”难题

筑牢中国AI基础设施

数据是AI的燃料，存储（尤其是外置专业存储）作为数据的最终载体，将是每一个企图深入AI发展的企业的必选项。数据/知识/记忆的统一整合将是企业AI未来3年至5年的核心命题——这些能力仅靠过去普通的服务器式存储是做不到的。一旦数据不达标，会导致中国AI模型的落后、AI市场增长的乏力、AI生态的贫瘠。

过去一年，华为全力解决AI的“数据”难题，打通的全链路。

阶段一：华为剑指AI集群训推的性能瓶颈，业界首次定义AI存储品类，发布OceanStor A800高性能AI存储。

阶段二：旨在解决多模态数据治理、加速数据归集、跨域数据协同的问题，华为发布AI数据湖。

中国崖州湾国家实验室采用华为AI数据湖，打造“繁－未来农业智能枢纽”，重点将公共数据（多组学数据、文献数据）、科研基地农业采集数据、第三方企业或科研机构的多模态数据，以实时、高效、绿色的方式进行连接、汇聚并建立数据视图，助力农业分析模型与智能体开发。

阶段三：瞄准AI行业化落地的数据工程难题，华为发布DCS AI解决方案。

华为与上海瑞金医院深度携手，在医疗病理场景践行方案，仅耗时3个月研读历史103万张病理切片，推出并开源RuiPath病理诊断模型。模型覆盖中国每年90%癌症患者的19个常见癌种、100+诊断任务，常见病理知识回答准确率超90%，在14个辅助诊断任务测试中，全部位于领先水平，其中7个更是达到SOTA（state-of-the-art，指技术最先进水平）业界最高水准。每次阅片从20分钟的肉眼阅片提升至10秒级的AI辅助阅片，实现AI普惠，降低AI应用的门槛。

此次发布面向中心训推的AI数据平台，以及面向边缘训推的FusionCube A1000，标志着华为存储业务进入着眼于AI推理环节，满足不同场景和规模诉求的第四阶段，实现了从中心到边缘的AI推理全场景覆盖，为AI技术广泛行业化落地注入新动能。

编辑：江右

校对：乔伊

制作：舰长

审核：陈思扬

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