随着人工智能技术深度融入经济社会发展各领域，数据要素的汇聚、流通与利用效率正成为全球AI竞争的关键。据国家数据局最新统计，2024年我国数据产量突破41.06ZB，同比增幅达25%，这一爆发式增长对数据基础设施建设提出了更高要求。在第十五届智慧城市与智能经济博览会上，华为数据存储产品线总裁周跃峰提出，需通过分层布局构建先进数据基础设施，以存储技术创新破解AI发展瓶颈。

周跃峰指出，AI智能体正从辅助工具向具备自主决策能力的主体演进，数据角色已从训练素材升级为运行"知识库"与"记忆体"。针对城市、行业、企业三级场景的差异化需求，他提出分层建设数据基座的解决方案：城市级需打破数据孤岛，通过存力中心实现全域数据可信流通；行业级应构建共享平台，解决高质量语料匮乏问题；企业级则需打通私域数据壁垒，建立统一管理的AI数据湖。

在AI全链条中，存储技术正从幕后走向台前。周跃峰比喻称："AI推理如同人类思考，需要快速调用历史记忆提升效率。"华为推出的UCM推理记忆数据管理器，通过KV Cache核心架构实现记忆数据多级缓存，结合信息浓缩与智能联想技术，动态优化推理过程中的数据调用路径。该方案在金融领域试点中，将AI服务响应延迟降低30%，算力成本下降25%，验证了存储革新对突破推理效率瓶颈的实效性。

作为连续多年稳居国内存储市场首位、全球第二的供应商，华为正通过技术开放推动生态共建。周跃峰透露，企业已将AI工具链、推理框架等核心软件能力开源，与产业伙伴共建技术底座。他特别强调，存储技术应上升为AI战略基础设施，通过政企学研协同创新，加速先进数据基础设施落地，为我国在AI下半场竞争中构筑领先优势。

当前，AI发展已进入深水区，数据要素的高效利用成为破局关键。华为提出的分层建设路径与存储技术革新，不仅为行业提供了可落地的解决方案，更通过生态开放策略凝聚产业合力。这场由存储技术驱动的变革，或将重新定义AI时代的竞争规则。