在人工智能领域，随着模型规模持续扩大、参数数量急剧增加，算力水平不断提升，行业发展的重心正悄然发生转变。如今，大模型不再局限于简单的对话交流，而是逐步具备调用工具、执行复杂任务的能力，AI与数据之间的关系也随之演变。过去，数据主要作为模型训练的素材；如今，它已成为支撑AI推理和任务执行的关键要素。
在无锡举办的2026华为数据存储用户精英论坛上，华为公司副总裁、数据存储产品线总裁袁远提出，AI进入下半场，决胜的关键在于数据。数据基础设施作为AI发展的坚实支撑，其建设思路、硬件体系与软件能力需要系统性重构，以推动智能体加速融入各类应用场景，实现商业价值的转化。基于多年实践，华为推出了AI DC数据基础设施参考架构，该架构以数据湖整合AI语料，以AI数据平台承载模型知识，以算力保障模型迭代效率，通过模型层实现灵活部署，并借助Agent框架连接低代码开发与智能化部署，为AI基础设施的未来发展提供了方向。
若要寻找中国AI基础设施发展的典型案例，鹏城实验室无疑是重要代表。作为中央批准成立的新型科研机构，鹏城实验室承担着打造国家战略科技力量的重要使命。自成立以来，实验室以重大任务攻关和科技基础设施建设为抓手，建成了“鹏城云脑”“鹏城靶场”等一批重大科技设施。其中，“鹏城云脑”超大规模国产智能算力系统及产业化工程荣获国家科学技术进步奖一等奖，并构建了国内首个基于全国产芯片的超大规模AI智算集群。
从第一代鹏城云脑到如今的鹏城云脑III，变化不仅体现在算力规模的扩大，更在于科研设施对AI能力的承载方式。鹏城云脑III是深圳市唯一列入国家“十四五”重大科技基础设施规划的项目，面向超算与智算两大场景，承担大模型训练、前沿科学计算及湾区产业AI应用等任务。建成后，它将支持千亿参数以上大模型的训练，成为面向未来AI科研与产业创新的重要基础设施。
随着计算节点、模型规模和科研任务的不断增加，数据的高效流动成为决定系统能力的关键因素。在鹏城云脑III中，存储不再是简单的配套设施，而是与计算、网络共同构成基础设施体系的核心部分。2026年6月，在德国汉堡举行的国际超级计算大会（ISC26）上，鹏城云脑III搭载华为OceanStor A800存储系统，登顶IO500全球总榜和研究型榜单，实现双榜第一。这一成绩不仅体现了系统性能的突破，也标志着我国在新一代AI科研基础设施建设上取得了重要进展。
IO500是评估超算与智算融合场景存储性能的重要榜单，其测试通过复杂混合负载，对存储系统在极端高并发、大规模集群环境下的带宽和元数据性能进行综合考验。鹏城云脑III在测试中以664个计算节点和近8万个并行进程发起极限压力测试，历经13项多场景测试用例，最终以60余万分的总成绩、超8TiB/s的带宽和超4300万kIOP/s的元数据性能刷新纪录，总分较此前最高纪录提升近3倍。
对于鹏城云脑III这样的超算与智算融合设施，存储系统需应对高吞吐、大规模扩展及复杂数据访问等多重挑战。鹏城国家实验室云脑研究所副所长张士勋介绍，鹏城云脑III构建了分层存储底座，通过存算网深度协同，实现每秒10TB的吞吐和10亿IOPS的集群性能，为大模型训练、前沿科学研究和产业AI应用提供高效支撑。华为OceanStor A800的部署为这一目标提供了重要保障。
OceanStor A800采用对等全互联架构，前端通过共享网卡突破连接资源限制；基于数控分离架构，实现全集群I/O直通访问，减少CPU开销，单框吞吐量最高达500GB/s。在扩展能力方面，它支持横纵双向融合扩展，单集群可容纳512个控制器，聚合带宽突破100TB/s，并提供EB级存储容量。面对AI训练中的海量小文件和高并发元数据操作，OceanStor A800通过动态目录分片和条带化并行技术，将负载均衡分布至全集群，并搭载DataTurbo高性能文件加速引擎，降低操作性能衰减。
鹏城云脑III与华为OceanStor A800的合作，探索了数据基础设施角色的转变。过去，存储被视为AI基础设施中的“仓库”，仅负责数据的保存与调用；如今，它已成为算力体系的重要组成部分，直接影响智能体能否高效、精准地调用数据。这种转变不仅体现在性能突破上，更为AI科研基础设施的建设提供了可验证的现实路径。随着模型能力增强和智能体任务执行需求增加，数据的高效存储、快速访问和精准调用将成为AI落地的关键因素。
