Huawei ha presentato una nuova infrastruttura dati full-stack per i data center AI, sviluppata per accelerare l’adozione dell’intelligenza artificiale nelle imprese e supportare la costruzione di ambienti dedicati ai carichi AI su larga scala.
L’annuncio è arrivato durante l’Huawei Innovative Data Infrastructure Forum 2026, dove Yuan Yuan, Vice President di Huawei e President della Huawei Data Storage Product Line, ha spiegato che il futuro dell’AI riguarda soprattutto i dati e la capacità delle aziende di costruire infrastrutture adatte ai nuovi modelli operativi. Secondo Huawei, la crescita delle applicazioni AI e degli agenti intelligenti sta aumentando rapidamente il consumo di token nelle imprese. Questo scenario richiede un’evoluzione delle architetture IT tradizionali verso infrastrutture progettate attorno a elementi come data lake, piattaforme AI, modelli, potenza di calcolo e resilienza dei dati.
Huawei punta su data lake AI e piattaforme enterprise
Alla base della nuova proposta c’è il data lake AI sviluppato da Huawei. La soluzione utilizza lo storage scale-out OceanStor Pacific, che raggiunge una capacità di 11 PB in formato 2U, con l’obiettivo di gestire grandi volumi di dati mantenendo ottimizzato il costo totale di proprietà.
Accanto allo storage, Huawei introduce DME Omni-Dataverse, piattaforma proprietaria per la gestione unificata dei dati. Il sistema supporta importazione multimodale, multi-sito e in tempo reale, offrendo visibilità centralizzata e recupero rapido di grandi quantità di vettori dati. Per i cluster di inferenza AI su scala elevata arriva anche il nuovo Context Memory Storage (CMS), soluzione che supporta ambienti di calcolo eterogenei. Huawei indica una riduzione del 90% del tempo necessario al first token grazie a un pool condiviso di cache KV in scala PB.
Negli scenari AI enterprise, Huawei propone inoltre una piattaforma dati AI “3+1” che integra accelerazione della cache KV, knowledge base con accuratezza superiore al 95% nel retrieval e una memory bank progettata per evolvere nel tempo.
ModelEngine e Nexent semplificano sviluppo e deployment AI
Sul fronte del model engineering, Huawei introduce ModelEngine, piattaforma progettata per semplificare l’utilizzo e il deployment dei modelli AI. Il sistema permette adattamento zero-code a nuovi modelli e deployment con un solo clic. Huawei abbina a questa piattaforma un sistema di partizionamento granulare delle risorse e scheduling intelligente. Secondo l’azienda, il rapporto di partizionamento xPU può arrivare fino a 1:10, consentendo a una singola unità di svolgere più funzioni contemporaneamente.
Per lo sviluppo di agenti AI arriva invece ModelEngine Nexent, framework che genera agenti direttamente attraverso interazioni in linguaggio naturale. Huawei indica una riduzione fino all’80% dei tempi di rollout rispetto ai processi tradizionali. La piattaforma utilizza sistemi di ottimizzazione automatica per skill, prompt e memoria, permettendo agli agenti di evolvere progressivamente nel tempo.
Huawei rafforza la protezione dei dati AI
La nuova infrastruttura full-stack include anche una piattaforma dedicata alla resilienza dei dati, progettata per affrontare i rischi legati alla sicurezza nei sistemi AI. Huawei cita scenari come uso improprio degli strumenti, data poisoning, manomissioni e attacchi ransomware. L’obiettivo dichiarato è costruire una protezione end-to-end lungo tutta la catena composta da agenti, modelli, piattaforme e infrastrutture. L’azienda collega questa strategia alla crescente centralità dei dati nei processi AI enterprise. La piattaforma punta quindi a integrare protezione, gestione e disponibilità dei dati all’interno dello stesso ambiente operativo.
Durante il forum, Yuan Yuan ha dichiarato che Huawei continuerà a investire nell’innovazione tecnologica legata allo storage dei dati e nella collaborazione con l’ecosistema industriale, con l’obiettivo di supportare le aziende nell’evoluzione verso infrastrutture AI sempre più avanzate.
