На форуме Huawei по инновациям в области ИИ для ЦОД (AI DC Innovation Forum) в рамках выставки MWC 2026 в Барселоне компания Huawei представила свою платформу данных для искусственного интеллекта (AI Data Platform), предназначенную для решения ключевых проблем внедрения ИИ-агентов и укрепления роли данных как основы цифровой и интеллектуальной трансформации предприятий.
Сегодня ИИ-агенты находятся в основе процессов трансформации бизнеса. Однако, несмотря на наличие огромных объемов данных, предприятия по-прежнему испытывают трудности при масштабном внедрении ИИ-агентов из-за многочисленных проблем, включая задержку в приобретении знаний и низкую точность поиска информации, неэффективную работу моделей при выводе в сценариях с длинными последовательностями и многошаговым взаимодействием, а также отсутствие памяти задач и накопления опыта. Эти ограничения приводят к тому, что большинство ИИ-агентов остаются на стадии демонстрационных проектов и пока далеки от полноценного промышленного применения на предприятиях.
Реагируя на эти общие вызовы, Се Лимин (Xie Liming), президент подразделения доменов флэш-накопителей (Flash Storage Domain) в линейке продуктов Huawei для хранения данных (Huawei Data Storage Product Line), представил платформу данных ИИ (AI Data Platform). Платформа объединяет базу знаний, KV-кэш и банк памяти и координируется системой UCM. Она позволяет корпоративным ИИ-агентам выйти за рамки демонстрационных проектов и стать полноценными инструментами, пригодными для реального применения в производстве.
Генерация и приобретение знаний с помощью высокоточного мультимодального поиска информации для ИИ-агентов в режиме реального времени
Эта технология использует базы знаний для непрерывного отслеживания изменений исходных данных и преобразования необработанных данных в знания в режиме, близком к реальному времени. Мультимодальные данные преобразуются в высокоточные знания с помощью мультимодального синтаксического анализа без информационных потерь и кодирования на уровне токенов с точностью поиска более 95%.
KV-кэш для ускорения инференса за счет использования исторических данных памяти с целью повышения эффективности инференса ИИ-агентов
Интеллектуальное распределение по уровням хранения и управление KV-кэшем значительно сокращают объем повторных вычислений при выполнении инференса, уменьшают задержки, повышают пропускную способность инференса и удобство для пользователей, а также обеспечивают высокую производительность при работе с длинными последовательностями и сложными сценариями инференса ИИ-агентов.
Извлечение и вызов регистра памяти с помощью персонализированной и постоянно суммируемой памяти для ИИ-агентов
Эта технология использует банки памяти для накопления рабочей памяти и эмпирической памяти во время взаимодействия ИИ-агентов. Она поддерживает ретроспективный анализ памяти и совместное обучение нескольких агентов, что позволяет непрерывно повышать точность и эффективность инференса, делая модели более интеллектуальными по мере использования.
