Het idee achter het platform is om de volledige AI-levenscyclus – van ruwe dataopslag tot modelimplementatie en AI-agents – te verbinden in één geïntegreerde stack. Huawei stelt dat gefragmenteerde infrastructuur de AI-adoptie vertraagt, en heeft daarom een systeem ontworpen waar datapijplijnen, inferentie-infrastructuur en orkestratielagen nauw zijn geïntegreerd.

De vijflaagse architectuur

Huawei beschrijft het platform als een vijflaagse stack, waarbij elke laag een ander deel van de enterprise AI-pijplijn ondersteunt.

1. Opslaglaag

De basis wordt gevormd door OceanStor Pacific, Huaweis gedistribueerde scale-out opslagplatform dat is ontworpen voor het opslaan van enorme AI-datasets en vector-embeddings. Het systeem is geoptimaliseerd voor hoge dichtheid en grootschalige dataverwerkingsworkloads, typisch voor AI-training en inferentieomgevingen.

Huawei meldt dat OceanStor Pacific tot 11 petabyte aan opslag in een 2U-behuizing kan bereiken, met als doel een hoge dichtheid te leveren terwijl de total cost of ownership voor grote AI-datacenters wordt verlaagd.

2. Databeheerlaag

Bovenop de opslaglaag bevindt zich DME Omni-Dataverse, een uniform databeheerplatform. Het aggregeert en beheert data in verschillende omgevingen en maakt het volgende mogelijk:

• Inname van multimodale data
• Cross-site databeheer
• Wereldwijde datavisibiliteit en -controle
• Snelle terugvinding uit extreem grote vectordatasets

Volgens Huawei en gerelateerde berichtgeving kan het platform binnen seconden zoeken in honderden miljarden vectoren, waardoor AI-modellen kennisbanken en embeddings op schaal kunnen raadplegen.

3. Modelimplementatie- en inferentielaag

De volgende laag richt zich op het efficiënt implementeren en draaien van AI-modellen.

Belangrijke technologieën zijn:

• Context Memory Storage (CMS) – een geheugenarchitectuur ontworpen voor grote inferentieclusters
• ModelEngine – Huaweis runtime-omgeving voor het implementeren en beheren van AI-modellen

CMS ondersteunt heterogene computeromgevingen en kan grote KV-cache geheugenbronnen poolen, wat helpt bij het versnellen van inferentieworkloads. Huawei claimt dat deze architectuur de latentie voor het genereren van de eerste token tijdens inferentie aanzienlijk kan verminderen.

ModelEngine biedt modelgateway-mogelijkheden en tools voor snelle implementatie van nieuwe modellen met minimale configuratie.

4. AI-agentorkestratielaag

Huawei introduceerde ook Nexent, een enterprise AI-agentplatform dat samenwerkt met ModelEngine om AI-agents te orkestreren in bedrijfsworkflows.

Het doel is om organisaties in staat te stellen AI-modellen direct te verbinden met operationele taken – zoals automatisering, beslissingsondersteuning of klantinteractie – via agentsystemen die meerdere modellen en tools coördineren.

In Huaweis architectuur transformeert deze laag geïmplementeerde modellen in praktische enterprise AI-agents die kunnen interageren met data, applicaties en gebruikers.

5. Dataveerkrachtlaag

De laatste laag richt zich op beveiliging, betrouwbaarheid en gegevensbescherming. Huawei beschrijft dit als een end-to-end veerkrachtframework dat AI-data en infrastructuur beschermt tegen storingen en cyberaanvallen.

Mogelijkheden die in de berichtgeving worden benadrukt, zijn:

• Onveranderlijke snapshots en back-upkopieën
• End-to-end gegevensbescherming
• Disaster recovery en veerkrachttools

Deze functies zijn bedoeld om te verdedigen tegen bedreigingen zoals ransomware-aanvallen en andere risico's voor de gegevensintegriteit die AI-operaties kunnen verstoren. Sommige berichten leggen ook een verband tussen de veerkrachtlaag en bredere bescherming tegen bedreigingen voor de datakwaliteit in AI-pijplijnen, hoewel specifieke technische details beperkt zijn.

Claims over prestaties en efficiëntie

Huawei presenteerde het platform als een manier om enterprise AI-implementatie te versnellen en inferentieprestaties te verbeteren.

Voorbeelden uit de berichtgeving zijn:

• Tot 10x snellere token-generatie in sommige inferentiescenario's, mogelijk gemaakt door CMS en optimalisaties in geheugenbeheer.
• AI-applicatie-implementatie teruggebracht van weken naar dagen dankzij geïntegreerde orkestratie en platformtools.
• Inferentieversnelling door technieken zoals KV-cache geheugenoptimalisatie en uniform cachebeheer.

Zoals bij de meeste leveranciersbenchmarks zijn deze cijfers gebaseerd op Huaweis interne tests of specifieke workloads en vertegenwoordigen ze geen universele prestatieresultaten.

Vroege enterprise-implementaties

Huawei benadrukte ook de vroege adoptie van zijn infrastructuur in enterprise-omgevingen.

Zo heeft de Franse retailer Auchan Huawei-hardware en datacenterinfrastructuurclusters geïmplementeerd in drie datacenters in Frankrijk als onderdeel van een moderniseringsslag.

Hoewel rapporten de implementatie van Huawei-infrastructuur bevestigen, is het op basis van openbaar beschikbare bronnen niet duidelijk of Auchans cloudkostenverlaging direct aan Huaweis platform kan worden toegeschreven. Het bewijs toont in plaats daarvan een bredere modernisering van de IT-omgeving van de retailer, waarbij mogelijk meerdere technologieën en cloudproviders betrokken zijn.

Waarom Huawei een full-stack AI-infrastructuur bouwt

De aankondiging weerspiegelt een bredere industrieverschuiving naar verticaal geïntegreerde AI-infrastructuur. In plaats van losse tools voor opslag, modelimplementatie en orkestratie, bundelen leveranciers deze steeds vaker in uniforme platforms die zijn ontworpen voor:

• Grootschalige AI-inferentieclusters
• Enterprise AI-agents
• Datagerichte AI-pijplijnen

Huaweis aanpak richt zich sterk op datainfrastructuur – waarbij dataopslag, vector retrieval, geheugencaching en orkestratie worden beschouwd als kernelementen van AI-prestaties, in plaats van secundaire componenten.

Als bedrijven deze architectuur op grote schaal adopteren, zou het platform kunnen fungeren als de operationele ruggengraat voor AI-gestuurde datacenters, waarbij ruwe data, AI-modellen en agentsystemen binnen één stack worden verbonden.

Het idee achter het platform is om de volledige AI-levenscyclus – van ruwe dataopslag tot modelimplementatie en AI-agents – te verbinden in één geïntegreerde stack. Huawei stelt dat gefragmenteerde infrastructuur de AI-adoptie vertraagt, en heeft daarom een systeem ontworpen waar datapijplijnen, inferentie-infrastructuur en orkestratielagen nauw zijn geïntegreerd.

De vijflaagse architectuur

Huawei beschrijft het platform als een vijflaagse stack, waarbij elke laag een ander deel van de enterprise AI-pijplijn ondersteunt.

1. Opslaglaag

De basis wordt gevormd door OceanStor Pacific, Huaweis gedistribueerde scale-out opslagplatform dat is ontworpen voor het opslaan van enorme AI-datasets en vector-embeddings. Het systeem is geoptimaliseerd voor hoge dichtheid en grootschalige dataverwerkingsworkloads, typisch voor AI-training en inferentieomgevingen.

Huawei meldt dat OceanStor Pacific tot 11 petabyte aan opslag in een 2U-behuizing kan bereiken, met als doel een hoge dichtheid te leveren terwijl de total cost of ownership voor grote AI-datacenters wordt verlaagd.

2. Databeheerlaag

Bovenop de opslaglaag bevindt zich DME Omni-Dataverse, een uniform databeheerplatform. Het aggregeert en beheert data in verschillende omgevingen en maakt het volgende mogelijk:

• Inname van multimodale data
• Cross-site databeheer
• Wereldwijde datavisibiliteit en -controle
• Snelle terugvinding uit extreem grote vectordatasets

Volgens Huawei en gerelateerde berichtgeving kan het platform binnen seconden zoeken in honderden miljarden vectoren, waardoor AI-modellen kennisbanken en embeddings op schaal kunnen raadplegen.

3. Modelimplementatie- en inferentielaag

De volgende laag richt zich op het efficiënt implementeren en draaien van AI-modellen.

Belangrijke technologieën zijn:

• Context Memory Storage (CMS) – een geheugenarchitectuur ontworpen voor grote inferentieclusters
• ModelEngine – Huaweis runtime-omgeving voor het implementeren en beheren van AI-modellen

CMS ondersteunt heterogene computeromgevingen en kan grote KV-cache geheugenbronnen poolen, wat helpt bij het versnellen van inferentieworkloads. Huawei claimt dat deze architectuur de latentie voor het genereren van de eerste token tijdens inferentie aanzienlijk kan verminderen.

ModelEngine biedt modelgateway-mogelijkheden en tools voor snelle implementatie van nieuwe modellen met minimale configuratie.

4. AI-agentorkestratielaag

Huawei introduceerde ook Nexent, een enterprise AI-agentplatform dat samenwerkt met ModelEngine om AI-agents te orkestreren in bedrijfsworkflows.

Het doel is om organisaties in staat te stellen AI-modellen direct te verbinden met operationele taken – zoals automatisering, beslissingsondersteuning of klantinteractie – via agentsystemen die meerdere modellen en tools coördineren.

In Huaweis architectuur transformeert deze laag geïmplementeerde modellen in praktische enterprise AI-agents die kunnen interageren met data, applicaties en gebruikers.

5. Dataveerkrachtlaag

De laatste laag richt zich op beveiliging, betrouwbaarheid en gegevensbescherming. Huawei beschrijft dit als een end-to-end veerkrachtframework dat AI-data en infrastructuur beschermt tegen storingen en cyberaanvallen.

Mogelijkheden die in de berichtgeving worden benadrukt, zijn:

• Onveranderlijke snapshots en back-upkopieën
• End-to-end gegevensbescherming
• Disaster recovery en veerkrachttools

Deze functies zijn bedoeld om te verdedigen tegen bedreigingen zoals ransomware-aanvallen en andere risico's voor de gegevensintegriteit die AI-operaties kunnen verstoren. Sommige berichten leggen ook een verband tussen de veerkrachtlaag en bredere bescherming tegen bedreigingen voor de datakwaliteit in AI-pijplijnen, hoewel specifieke technische details beperkt zijn.

Claims over prestaties en efficiëntie

Huawei presenteerde het platform als een manier om enterprise AI-implementatie te versnellen en inferentieprestaties te verbeteren.

Voorbeelden uit de berichtgeving zijn:

• Tot 10x snellere token-generatie in sommige inferentiescenario's, mogelijk gemaakt door CMS en optimalisaties in geheugenbeheer.
• AI-applicatie-implementatie teruggebracht van weken naar dagen dankzij geïntegreerde orkestratie en platformtools.
• Inferentieversnelling door technieken zoals KV-cache geheugenoptimalisatie en uniform cachebeheer.

Zoals bij de meeste leveranciersbenchmarks zijn deze cijfers gebaseerd op Huaweis interne tests of specifieke workloads en vertegenwoordigen ze geen universele prestatieresultaten.

Vroege enterprise-implementaties

Huawei benadrukte ook de vroege adoptie van zijn infrastructuur in enterprise-omgevingen.

Zo heeft de Franse retailer Auchan Huawei-hardware en datacenterinfrastructuurclusters geïmplementeerd in drie datacenters in Frankrijk als onderdeel van een moderniseringsslag.

Hoewel rapporten de implementatie van Huawei-infrastructuur bevestigen, is het op basis van openbaar beschikbare bronnen niet duidelijk of Auchans cloudkostenverlaging direct aan Huaweis platform kan worden toegeschreven. Het bewijs toont in plaats daarvan een bredere modernisering van de IT-omgeving van de retailer, waarbij mogelijk meerdere technologieën en cloudproviders betrokken zijn.

Waarom Huawei een full-stack AI-infrastructuur bouwt

De aankondiging weerspiegelt een bredere industrieverschuiving naar verticaal geïntegreerde AI-infrastructuur. In plaats van losse tools voor opslag, modelimplementatie en orkestratie, bundelen leveranciers deze steeds vaker in uniforme platforms die zijn ontworpen voor:

• Grootschalige AI-inferentieclusters
• Enterprise AI-agents
• Datagerichte AI-pijplijnen

Huaweis aanpak richt zich sterk op datainfrastructuur – waarbij dataopslag, vector retrieval, geheugencaching en orkestratie worden beschouwd als kernelementen van AI-prestaties, in plaats van secundaire componenten.

Als bedrijven deze architectuur op grote schaal adopteren, zou het platform kunnen fungeren als de operationele ruggengraat voor AI-gestuurde datacenters, waarbij ruwe data, AI-modellen en agentsystemen binnen één stack worden verbonden.