AI时代存储如何从冷仓库进化到智能引擎

华&为在全联接大会2025的数据存储峰会上，释放了一个清晰的信号：AI技术的演进，正在倒逼存储产业进入一个关键的转型期。华&为数据存储产品线总裁周跃峰博士在会上提到，Agentic AI不仅拓宽了AI的应用边界，实际上也在重新定义存储系统的角色和架构。

坦白讲，虽然AI已经渗透到了各行各业，但在实际落地过程中，问题依然很棘手：数据利用率低得可怜，训练效率提不上去，推理体验也经常拉胯。一组数据很能说明问题：数据留存率只有3%，共享率低于25%，算力的有效利用率甚至不到50%。这背后暴露的是，存储和AI的配合，还有很大的提升空间。

要解决这个问题，关键在于加速AI语料库的建设。华&为提出的思路是通过数据湖架构，把多源异构数据整合起来，真正打破数据孤岛，促进共享。这一点，崖州湾实验室的实践就是个很好的例子——他们正是依托这套方案，构建了高效的育种数据库。

具体到训练场景，华&为的OceanStor AI存储凭借超高带宽和快速恢复能力，直接把断点续训的时间压缩到了1分钟以内。别小看这1分钟，它直接决定了算力资源能不能被高效用起来。

而在推理环节，存储系统需要具备“记忆”功能。华&为的UCM管理器通过缓存历史数据，实现智能联想和即时加载，帮助企业提升响应速度和准确率。已经有金融机构借此实现了更优质的客户服务——这才是真正的从“冷仓库”到“智能引擎”。

展望未来，周跃峰强调存储会向知识化和智能化发展。AI Data Platform需要提供统一缓存、多模态知识库和实时检索等功能，全面赋能Agentic AI应用。可以预见的是，华&为会继续和产业伙伴一起，共建新型数据基础设施。