10 月 29 日，由中国电子工业标准化技术协会主办、中国电子工业标准化技术协会数据存储专业委员会（以下简称“专委会”）承办的 2026 数据存储产业大会在郑州举行。华为技术有限公司作为专委会主任委员单位，华为公司副总裁、数据存储产品线总裁袁远受邀出席并发表演讲。他指出，“以存强算、以存治数”已成为推动 AI 发展的共识，产业界应分别面向 AI 使用端与 AI 生产端推进存储创新，加速释放算力与数据价值。
华为公司副总裁、数据存储产品线总裁袁远发表主题演讲
AI 变革的速度和价值已超过历史上任何一轮技术革命。我国虽已迈入数据大国行列，但 AI 规模化落地仍面临考验：一方面，有效算力释放不足，2026 年一季度中国智算中心 GPU 平均利用率仅约 30%；另一方面，数据资源开发利用水平亟待提升，2025 年全球语料中文占比不足 5%，企业数据开发率仅 28.4%。
袁远提出，GPU 不等于有效算力。推动我国人工智能发展，需围绕“以存强算、以存治数”双向协同发力，让有限算力创造更多智能，把丰富数据转化为我国 AI 的独特优势，促进 AI 普惠。
以存强算：实现数据高效供给、留存和复用共享，提升算力集群利用率
在训练阶段，构建高性能存储文件系统，优化数据加载、检查点（Checkpoint）保存与恢复效率，提升超大规模算力可用度；在推理阶段，提供 KV Cache 分层存储，实现推理缓存数据的共享与复用，减少重复计算；在智能体应用阶段，打造可稳定支撑长链路任务接续的数据平台，提升算力有效产出。
以存治数：将丰富的行业数据资产转化为 AI 竞争力
AI 体系下，数据已不再是记录的载体，转而成为 AI 的知识和记忆来源。首先，应搭建语料库，通过数据汇聚、治理与质量管理，为 AI 训练持续供给高质量海量数据；其次，打造知识湖，实现多模态数据解析与向量化处理，沉淀行业知识；同时，建设记忆库，支撑智能体全生命周期记忆数据管理。
我国人工智能发展
既要做强算力，更要夯实先进数据存力
AI 时代的数据存储已超越传统硬件范畴，成为“国之重器”，将串联起 AI 的使用端与生产端，发挥坚实底座与价值引擎的双重作用。具体可通过两条路径推进：
All in One：对于金融、制造、医疗等国计民生行业的 AI 使用端，应构建统一 AI 数据平台，满足企业智能体落地所需的知识沉淀、记忆管理、KV Cache 加速、资源统一调度等各类存储诉求。
One for All：对于模型厂商、互联网企业、国家级人工智能训练基地等 AI 生产端，应按需分类建设专属 AI 数据基础设施，承载行业语料供给、训练 / 推理加速等阶段场景需求。例如，面向超大规模训练，华为 AI 存储可提供 TB 级聚合带宽，优化模型检查点效率，保障模型快速续训迭代；面向超大规模推理，华为 AI 记忆存储支持 PB 级共享 KV Cache 与原生 KV 语义，突破推理容量约束与性能瓶颈。
最后，袁远表示，华为作为专委会成员，将持续携手产业各界，将存储创新转化为中国 AI 发展的核心竞争力。对此，发出三点倡议：
· 共建存力增益评估体系：联合算力、模型、第三方评测机构，量化存力对算力效率的增益价值，提升存算协同发展效能。
· 共建存储繁荣生态：依托产业协会，凝聚介质、整机、应用、学术全链条力量，深化生态协同，加快 AI 存储行业落地。
· 共建存储产业标准：联合国内标准组织，构建先进统一的自主标准体系，加快标准研制，提升国际话语权。
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