2025年6月21日，在華為開發者大會（HDC 2025）期間，華為云AI-Native智算存儲高峰論壇成功舉辦。論壇匯聚學術和產業大咖、權威分析師以及行業頭部客戶，共話AI時代云存儲產業趨勢，分享創新實踐經驗，攜手以數筑基，共贏智能未來。

人工智能大模型中的數據存儲和處理

中國工程院院士鄭緯民在以“人工智能大模型中的數據存儲和處理”為主題的開場演講中，圍繞人工智能大模型全生命周期，深度剖析數據存儲面臨的挑戰：

1. 在數據讀取環節，大模型訓練需要處理數億至數百億海量多模態小文件，讀取時延是性能瓶頸；

2. 在數據預處理環節，預處理時間在模型訓練中占比高達65%，需要提升數據預處理效率，縮短預處理時間；

3. 在模型訓練和模型微調環節，面對海量的AI訓練算力投入，需要減少AI算力等待，節省訓練算力成本；

4. 在模型推理環節，日活用戶快速增長以及長對話需求，長上下文KVCache存儲帶來顯存容量瓶頸。

鄭院士表示：“AI存儲貫穿大模型全生命周期，是人工智能大模型的關鍵基座，先進的AI存儲可支撐海量、穩定、高效的AI算力，共建高質量AI基礎設施。”

中國工程院院士 鄭緯民

華為云AI-Native智算存儲，構筑高效普惠的AI數據底座

為適應AI普惠時代的帶來，華為云存儲服務產品部部長林超在業界首次提出AI云存儲產業的技術發展倡導：AI時代，需要以存強算，打破訓練“吞吐墻”；以存代算，打破推理“內存墻”；以存補算，打破模型“認知墻”；以存助算，打破數據“成本墻”；推動存儲從“比特容器”向“AI加速器”躍遷。

林超提出華為云AI-Native智算存儲的“6A”能力特征，即：

1. Any Data（任意數據）: 支持NLP / CV / 多模態 / 文本 / 語音 / 視頻 / 向量等不同模型、不同數據的存儲和管理

2. Any Performance（任意性能）：支持DRAM/SSD/HDD/冷介質分層存儲，提供GB ~ MB級/s/TB的帶寬密度，以及 ns級 ~ ms級的時延能力，適配不同AI場景的性能要求

3. Any Scale（任意規模）: 支持TB級帶寬、千億級文件，PB~EB級分級存儲池，匹配AI算力從千卡擴展到萬卡規模

4. Any Access（任意訪問）：支持Regionless全域存儲，全球存力一張網，公有云/混合云/邊緣云多形態任意部署，數據全域可用

5. Any Interface（任意接口）: 支持KV / CKPT / 內存 / HDFS / OBS / POSIX等不同協議語義訪問，適應各種應用生態

6. Any Protection（任意保護）：支持數據/模型防泄漏、防篡改，內容安全智能檢測等統一全局安全防護架構，保障全域數據安全

同時，林超深度解讀了華為云AI-Native智算存儲方案創新及實踐，面向AI全生命周期，通過高性能密度存儲加速、超節點對等內存池化、高性能向量檢索、智能分級等業界領先的創新技術，打造又快又省的一體化存儲方案，高效解決大模型訓練、自動駕駛、大模型推理、RAG檢索增強等場景下面臨的業務挑戰，加速AI普惠。

華為云存儲服務產品部部長 林超

AI云存儲解決方案，重塑智能時代云存儲價值

AI時代下，云存儲不再只是支撐系統運行的成本項，而是釋放AI價值的“加速器”。沙利文執行董事李慶在題為“AI云存儲解決方案，重塑智能時代云存儲價值”的演講中，從技術演進方向、市場洞察、行業需求潛力、關鍵發展趨勢、市場競爭等多維度進行專業深入的分析解讀，重磅發布《2025年中國AI云存儲解決方案市場報告》。

報告結果顯示，華為云AI-Native智算存儲獲得“創新指數”和“增長指數”雙料第一，位列領導者象限第一名。

華為云AI云存儲解決方案技術優勢：

1. 場景驅動：針對大模型、自動駕駛、具身智能等場景定制加速策略

2. AI推理：顯存與算力解耦架構，顯著提升推理吞吐并降低TTFT

3. AI訓練：提供 TB 級吞吐、秒級故障恢復，加速模型訓練加載效率

4. RAG檢索增強：支持百億級向量 TopK 秒級檢索，提升復雜任務處理能力

沙利文執行董事 李慶

科大訊飛：AI云存儲，破解AI教育的數據困局

科大訊飛運維總監劉火榮發表“AI云存儲，破解AI教育的數據困局”主題演講，深度闡釋“大模型重構教育基因，AI 成為伴學剛需”的行業趨勢。他指出，當前AI準確率與效果已達商業化水平，正通過重塑教育底層邏輯實現因材施教，為每位學生配備專屬 “智能老師”。數據印證這一質變：AI調用量近年來呈指數級增長，高頻使用已成常態。

面對百億級教育資源、PB 級日增數據量及高并發讀寫挑戰，科大訊飛借助 SFS Turbo三級緩存能力將單節點帶寬提升8倍，結合AITurbo SDK實現數據快速加載，算力空閑率減少20%；基于OBS智能分級存儲聯動降本 20%；通過CBR 實現高速數據備份與防勒索保護。未來還將依托 LMS 構建個人知識庫，以 EMS提升推理效率，持續完善適配教育 AI 全流程的存儲解決方案。劉火榮強調：“華為云AI-Native智算存儲賦能AI教育，助力科大訊飛打破數據困局，在‘數據迷宮’中開辟‘知識高速’，讓每位學生的學習之路暢通無阻。”

科大訊飛運維總監 劉火榮

硅基流動：EMS打破“內存墻”，助力大模型推理快速進化

硅基流動致力于打造標準化、超高效能的生成式AI Infra產品，加速AGI普及。隨著業務的發展，大模型推理的顯存瓶頸不斷加劇，推理算力成本不斷攀升，推理過程中的多輪對話體驗也面臨挑戰。

硅基流動首席架構師韓冠平指出：“硅基流動深度優化 DeepSeek 模型，基于CloudMatrix 384超節點，彈性內存存儲EMS通過分布式內存池化技術，以存代算打破‘內存墻’，KVCache命中率提升20+倍，推理吞吐提升80%，實現歷史KVCache存得下、訪問快，節省推理資源。”

硅基流動首席架構師 韓冠平

乾崑智駕：AI-Native智算存儲，支撐ADS 4的數據存儲最優解

乾崑智駕云架構師陳翔指出：當前中國新能源車滲透率突破 50%，L3級智駕即將落地，單車日均產生 50TB 數據，全球路測數據總量超過200EB，數據規模增速遠超算力與傳統存儲能力，需要提升數據處理效率，降低數據存儲成本。

乾崑智駕團隊憑借深厚的技術積累，攜手華為云AI-Native智算存儲，構筑智能駕駛數據架構的“存力支柱”，實現百PB 級數據存儲協同降本，全流程安全防護；在訓練、問答、泊車等場景中，基于LMS知識湖存儲將向量規模從十億級提升至百億級，Top 10萬

查詢結果百毫秒級返回，將難例數據獲取時間從周級縮短至分鐘級。

乾崑智駕云架構師 陳翔

AI-Native智算存儲先鋒獎頒獎

華為云存儲服務產品部部長林超向聯合創新，場景化落地的行業客戶，鄭重頒發了“華為云AI-Native 智算存儲先鋒獎”。獲獎先鋒們以卓越的前瞻視野和技術能力，加速賦能千行百業，推動AI 普惠。

AI-Native智算存儲先鋒獎 頒獎儀式

在AI重塑世界的浪潮中，數據成為驅動創新的核心引擎。華為云AI-Native智算存儲將持續攜手行業客戶和合作伙伴，共筑高效普惠的AI數據底座，釋放每一比特數據的無限潛能，駛向智能未來的星辰大海。