破解 AI 应用难题，华为数据平台助推行业智能体实战
近期，于 2026 GDCT 数据中心市场年会现场，华为数据存储产品线 AI 存储产品管理专家段芳成应邀出席并发表主旨演讲，深入剖析了华为 AI 数据平台如何精准攻克 AI 智能体在落地实践中面临的知识处理、推理效能、记忆管控及数据安全这四大关键瓶颈。华为数据存储产品线 AI 存储产品管理专家段芳成|AI 迈入智能体应用新阶段，数据基础设施迎来范式重塑当前，AI 智能体正从概念验证阶段走向规模化部署，深度嵌入各类行业业务流，成为企业降本增效与数字化转型的核心引擎。段芳成指出，智能体正在推动数据类型与处理模
大模型推理进入规模化落地期，KV Cache性能瓶颈如何突破
在多模态、私有化AI、实时推理和工业智能部署全面推广的背景下，AI行业已从模型训练阶段迈向推理规模化落地的新时期。高并发、超长上下文和低时延的服务需求，使得KV Cache从单纯的推理加速工具转变为大规模推理的核心性能瓶颈，主要表现为显存占用高、多节点缓存孤岛、小粒度IO压力大以及冗余计算多等问题，最终导致吞吐下降、算力浪费和硬件成本攀升。针对上述行业痛点，百代存储基于自研OptiFS高性能并行文件存储，推出AI推理专属KV Cache全链路优化方案，弥补存算协同短板。方案核心优势如下：1. 分层存储架构
从被动存取到主动协同：宏杉科技引领AI存储价值跃迁
随着人工智能进入万亿参数时代，算力与存力的协同发展已成为智算产业升级的关键课题。曾经长期扮演信息化“配角”的存储系统，正快步走向产业前台，成为激发AI潜能、推动数字经济高质量发展的核心驱动力。 作为在存储领域深耕十六载的国家重点专精特新“小巨人”企业，宏杉科技依托全栈自主研发技术，在AI与存储融合的新赛道上率先实现突破。宏杉科技CEO杨柳在接受新华网专访时指出，AI与存储融合的核心价值在于推动存储从“被动存取”向“主动协同”跃升，使存储从传统的“数据仓库”转变为“系统核心”，彻底破解“算力空转”困局，确保