IT时报记者 孙妍

“Token正在成为像空气和水一样的必需品。”5月21日，在巴黎举行的2026华为创新数据基础设施论坛上，华为公司副总裁、数据存储产品线总裁袁远表示，Token新经济之下，Agent等主流应用正在改变未来组织形态。

袁远分享了两组数据：第一组数据有关智能体，目前有超3000万个智能体为人类工作，五年内，活跃的智能体将增长至22亿；第二组数据有关Token，去年每分钟处理的Token量为60亿，今年将增加至150亿。“一个人+智能体”构建的“一人公司”改变了组织范式，Token正在成为我们生活中的基础设施。

Agent加速普及，成为新型数字生产力主体，逐步成长为企业的常态化“数字员工”。同时，AI应用持续深化，企业Token消耗量迎来爆发式增长。袁远指出，企业要加速AI落地，需推动现有IT架构向AIDC数据基础设施快速演进，围绕数据湖、知识与记忆平台、算力、模型、Agent框架与数据韧性等核心方向，开展系统性规划与建设。

在论坛上，华为正式发布AI DC数据基础设施全栈方案，助力企业加速推进AI数据中心建设，实现AI规模化落地。

在中国最大的医院之一，智能体已在帮助人类医生工作，生成病理报告的时间从40分钟缩短至15秒，还能准确识别超19种常见癌症。医院对数据和隐私的要求极高，多选择在本地部署AI模型并开发智能体，而在效率提升的背后，是海量数据的处理，包括注入300多本医学书籍作为知识库，将100多万份患者数字病理报告脱敏后训练模型等。

于是，企业需要构建一个AI数据湖，将企业数据投入湖中，它将生成语料库用于训练，并生成知识图谱，进而为智能体和推理流程服务。数据湖的三大优势是海量数据容量、全局可视性与快速语义检索。OceanStor Pacific全闪分布式存储以11PB/2U业界领先高容量密度，实现最优TCO存储海量数据；依托DME Omni-Dataverse统一数据空间，使能多模态、跨站点数据实时入湖、全局可视可管，同时具备千亿千维向量数据的秒级检索能力。

一家金融机构想要用AI来写代码，但可能需要多轮推理才能交付可用的结果。如果每一轮都将所有KV（键值对）放入上下文中，反复使用GPU，那必然不划算，也不节省时间，正确的做法是填充KV缓存。

面向超大规模推理集群场景，华为推出业界首个支持异构算力的上下文记忆存储CMS（Context Memory Storage），支持KV语义直通或采用专用DPU进行语义卸载，可扩展为PB级共享KV Cache池，降低推理首Token时延90%；面向企业AI推理场景，华为首创“3+1”AI数据平台，集成了超95%检索精度的知识库、KV Cache加速与持续进化的记忆库，并由UCM技术实现调度与管理，提升30%推理精准性。

一家医院想要提升GPU的利用率，是否可以白天跑面向患者端的模型，晚上跑科研任务端的模型？针对这一需求，华为结合算力资源细粒度切分与智能调度，最大可实现XPU卡1:10切分，实现“一卡多用”，提升资源利用率。

同时，智能体的需求正在爆发，某家头部银行正计划部署120个智能体来替代人工流程。华为ModelEngine Nexent智能体平台可通过自然语言交互方式直接生成Agent，比如医生、金融人士、教师等，大幅降低开发门槛，使Agent上线周期缩短80%。此外，它支持对Skill、提示词、记忆实现自动优化，助力Agent持续演进、越用越聪明。

最后，安全是底线。袁远分享道，很多企业或机构都曾遭受过恶意入侵，如果不控制智能体，它们可能会做很多危险的事，比如删除文件、改变规则等。胡伟通过构建防滥用、防投毒、防篡改、防勒索的端到端数据保护方案，将风险挡在数据湖外。

AI不再是辅助工具，而是正在成为企业运营的“操作系统”。构建本地化、安全可控、高效敏捷的AI就绪基础设施，已成为组织竞争力的关键所在。无论是医院还是银行，都在从数据、计算、模型、Agent、安全等方面进行布局。

“AI的第一篇章是计算能力，第二篇章是模型，第三篇章是智能体，我认为下一篇章是数据、安全，以及AI落地的能力。”袁远表示，“无论你是否喜欢AI，你都离不开它。”