華為的核心思路是：將原本分散在不同系統中的資料儲存、資料治理、模型部署與應用協作整合為單一架構。公司認為，碎片化的基礎設施會拖慢企業 AI 導入速度，因此打造一個從資料到 AI 應用的完整平台。

AI 資料中心的五層架構

華為將這套平台描述為 五層技術架構，每一層對應企業 AI 系統的不同環節。

1. 儲存層（Storage）

最底層是 OceanStor Pacific 分散式儲存系統，用於存放大規模 AI 訓練資料、向量資料庫以及推理所需的資料集。

華為表示，OceanStor Pacific 在 2U 機箱中可提供最高約 11PB 的儲存容量，主打高密度與較低的總體持有成本（TCO），適合 AI 資料中心的大規模資料儲存需求。

2. 資料管理層（Data Management）

在儲存之上的是 DME Omni‑Dataverse，一個統一資料管理平台，用來整合不同來源與不同地點的資料。

其主要功能包括：

• 多模態資料匯入
• 跨資料中心與跨站點資料管理
• 全域資料可視化與控制
• 超大型向量資料的快速檢索

華為表示，該平台可以在 數千億級向量資料中實現秒級檢索，為大型 AI 模型提供知識庫與向量嵌入資料。

3. 模型部署與推理層（Model Deployment & Inference）

第三層專注於 AI 模型的部署與推理效能。

主要技術包括：

• Context Memory Storage（CMS）
• ModelEngine

CMS 是一種面向大型推理叢集的記憶體架構，可支援異構算力環境並共享 KV‑cache 記憶體池，從而降低推理延遲。

華為表示，這種架構能顯著降低生成回應時的 首個 Token 延遲（first‑token latency）。

ModelEngine 則是模型運行與部署環境，提供模型閘道與快速部署工具，使企業可以更快地導入與管理新的 AI 模型。

4. AI Agent 協作層（AI Agent Orchestration）

在模型層之上，華為推出 Nexent 企業級 AI Agent 平台。

該平台可與 ModelEngine 協同運作，用於：

• 協調多個 AI 模型
• 連接企業應用與資料
• 將 AI 能力嵌入業務流程

簡單來說，這一層的目標是把 AI 模型轉化為 能執行任務的企業 AI Agent，例如客服、自動化決策或業務流程協助。

5. 資料韌性層（Data Resilience）

最上層是資料安全與韌性架構，專門保護 AI 系統的資料與基礎設施。

華為強調的功能包括：

• 不可變快照（Immutable snapshots）
• 備份與災難復原
• 端到端資料保護

這些機制主要用來防範 勒索軟體攻擊 與其他可能破壞資料完整性的威脅，確保 AI 系統持續運行。

性能與效率提升宣稱

在發表會與相關報導中，華為提出多項性能與效率提升的說法，例如：

• 在部分推理場景中，Token 生成速度可提升最高約 10 倍。
• 透過整合式平台與自動化工具，AI 應用部署時間可從數週縮短到數天。
• 透過 KV‑cache 管理與記憶體優化 提升推理效率。

與多數廠商基準測試一樣，這些數據通常來自特定測試環境或工作負載，因此實際效果可能因使用情境而不同。

企業導入案例：法國零售商 Auchan

華為也展示了一些企業採用其資料中心技術的案例。

例如，法國零售集團 Auchan 已在法國三個資料中心部署華為硬體與資料中心叢集，作為其資料中心現代化的一部分。

公開資料顯示該計畫主要目的是升級基礎設施與改善資料處理能力。不過，目前公開來源並未明確證實其雲端成本降低是直接由華為平台帶來，相關效益可能來自更廣泛的 IT 現代化措施。

為何科技公司開始打造「AI 全棧資料中心」

華為的策略反映了 AI 基礎設施的一個重要趨勢：垂直整合（vertical integration）。

過去企業通常需要不同供應商提供：

• 儲存系統
• AI 推理平台
• 模型部署工具
• 工作流程協作系統

現在越來越多廠商將這些能力整合為一個完整平台，以支援：

• 超大型 AI 推理叢集
• 企業 AI Agent
• 資料驅動的 AI 管線

華為的方案特別強調 資料基礎設施（data infrastructure） 的重要性——認為資料儲存、向量檢索、記憶體管理與資料治理，本身就是 AI 性能與可擴展性的關鍵。

如果企業廣泛採用這類架構，未來的 AI 資料中心可能會像雲端平台一樣，將 資料、模型與 AI Agent 整合在同一個技術堆疊中運作。

華為的核心思路是：將原本分散在不同系統中的資料儲存、資料治理、模型部署與應用協作整合為單一架構。公司認為，碎片化的基礎設施會拖慢企業 AI 導入速度，因此打造一個從資料到 AI 應用的完整平台。

AI 資料中心的五層架構

華為將這套平台描述為 五層技術架構，每一層對應企業 AI 系統的不同環節。

1. 儲存層（Storage）

最底層是 OceanStor Pacific 分散式儲存系統，用於存放大規模 AI 訓練資料、向量資料庫以及推理所需的資料集。

華為表示，OceanStor Pacific 在 2U 機箱中可提供最高約 11PB 的儲存容量，主打高密度與較低的總體持有成本（TCO），適合 AI 資料中心的大規模資料儲存需求。

2. 資料管理層（Data Management）

在儲存之上的是 DME Omni‑Dataverse，一個統一資料管理平台，用來整合不同來源與不同地點的資料。

其主要功能包括：

• 多模態資料匯入
• 跨資料中心與跨站點資料管理
• 全域資料可視化與控制
• 超大型向量資料的快速檢索

華為表示，該平台可以在 數千億級向量資料中實現秒級檢索，為大型 AI 模型提供知識庫與向量嵌入資料。

3. 模型部署與推理層（Model Deployment & Inference）

第三層專注於 AI 模型的部署與推理效能。

主要技術包括：

• Context Memory Storage（CMS）
• ModelEngine

CMS 是一種面向大型推理叢集的記憶體架構，可支援異構算力環境並共享 KV‑cache 記憶體池，從而降低推理延遲。

華為表示，這種架構能顯著降低生成回應時的 首個 Token 延遲（first‑token latency）。

ModelEngine 則是模型運行與部署環境，提供模型閘道與快速部署工具，使企業可以更快地導入與管理新的 AI 模型。

4. AI Agent 協作層（AI Agent Orchestration）

在模型層之上，華為推出 Nexent 企業級 AI Agent 平台。

該平台可與 ModelEngine 協同運作，用於：

• 協調多個 AI 模型
• 連接企業應用與資料
• 將 AI 能力嵌入業務流程

簡單來說，這一層的目標是把 AI 模型轉化為 能執行任務的企業 AI Agent，例如客服、自動化決策或業務流程協助。

5. 資料韌性層（Data Resilience）

最上層是資料安全與韌性架構，專門保護 AI 系統的資料與基礎設施。

華為強調的功能包括：

• 不可變快照（Immutable snapshots）
• 備份與災難復原
• 端到端資料保護

這些機制主要用來防範 勒索軟體攻擊 與其他可能破壞資料完整性的威脅，確保 AI 系統持續運行。

性能與效率提升宣稱

在發表會與相關報導中，華為提出多項性能與效率提升的說法，例如：

• 在部分推理場景中，Token 生成速度可提升最高約 10 倍。
• 透過整合式平台與自動化工具，AI 應用部署時間可從數週縮短到數天。
• 透過 KV‑cache 管理與記憶體優化 提升推理效率。

與多數廠商基準測試一樣，這些數據通常來自特定測試環境或工作負載，因此實際效果可能因使用情境而不同。

企業導入案例：法國零售商 Auchan

華為也展示了一些企業採用其資料中心技術的案例。

例如，法國零售集團 Auchan 已在法國三個資料中心部署華為硬體與資料中心叢集，作為其資料中心現代化的一部分。

公開資料顯示該計畫主要目的是升級基礎設施與改善資料處理能力。不過，目前公開來源並未明確證實其雲端成本降低是直接由華為平台帶來，相關效益可能來自更廣泛的 IT 現代化措施。

為何科技公司開始打造「AI 全棧資料中心」

華為的策略反映了 AI 基礎設施的一個重要趨勢：垂直整合（vertical integration）。

過去企業通常需要不同供應商提供：

• 儲存系統
• AI 推理平台
• 模型部署工具
• 工作流程協作系統

現在越來越多廠商將這些能力整合為一個完整平台，以支援：

• 超大型 AI 推理叢集
• 企業 AI Agent
• 資料驅動的 AI 管線

華為的方案特別強調 資料基礎設施（data infrastructure） 的重要性——認為資料儲存、向量檢索、記憶體管理與資料治理，本身就是 AI 性能與可擴展性的關鍵。

如果企業廣泛採用這類架構，未來的 AI 資料中心可能會像雲端平台一樣，將 資料、模型與 AI Agent 整合在同一個技術堆疊中運作。