在华为全联接大会2025的数据存储峰会上，华为公司副总裁、数据存储产品线总裁周跃峰博士指出，随着AI技术从生成式向智能体（Agentic AI）演进，数据存储正迎来前所未有的发展机遇。AI语料库构建、模型训练与推理等场景对存储系统提出了更高要求，也推动着新型AI数据平台（AI Data Platform）的加速形成。
当前，AI正深入医疗、科研等核心生产领域，数据从传统的“语料库”逐渐升级为“知识库”，但其实际应用仍面临诸多挑战。企业数据留存率不足3%，共享率低于25%，大量数据处于孤岛状态。在AI训练过程中，算力有效利用率不足50%，频繁的中断严重影响效率；而在推理环节，长序列任务导致用户体验持续下降。
面对这些问题，周跃峰提出，存储系统需从三方面实现突破。首先，建设AI语料库需推动数据从分散走向融合，构建AI数据湖，实现多模态数据高效汇聚与流动。崖州湾国家实验室便通过整合多个专题数据库，依托统一存储架构，显著加快了精准育种的研发进程。
其次，AI训练存储需具备超高性能，以存储增强算力。华为OceanStor AI存储能够将训练中断恢复时间从15分钟缩短至1分钟，大幅提升GPU/NPU集群利用率。
最后，在AI推理中引入记忆池化管理，可显著提升响应效率。华为UCM推理记忆数据管理器通过分层存储历史推理数据，结合智能联想与动态加载，帮助某金融机构在10秒内精准识别客户问题，改善服务质量。
周跃峰强调，未来存储将不再仅是数据的容器，更是知识与记忆的载体。华为愿与行业共同推进存储范式变革，构建面向Agentic AI的新型数据平台。
