Huawei chce pomagać budować europejskie centra danych AI

Huawei podczas Innovative Data Infrastructure Forum 2026 w Paryżu przedstawił swoją wizję budowy infrastruktury danych dla firm wdrażających sztuczną inteligencję na dużą skalę. Główny przekaz konferencji był następujący: w kolejnej fazie rozwoju AI przewagę daje nie tylko moc obliczeniowa i jakość modeli, ale przede wszystkim dostęp do uporządkowanych, bezpiecznych i szybko dostępnych danych.

Huawei pozycjonuje tę ofertę jako odpowiedź na przejście rynku od eksperymentów z AI do wdrożeń produkcyjnych. W otwierającym wystąpieniu Yang Chaobin, Executive Director i CEO ICT Business Group Huawei, podkreślił, że na świecie działa już ponad 30 mln agentów AI, a do 2030 r. ich liczba przekroczy 2,2 mld. Według Huawei rosnąca liczba agentów oraz wzrost zapotrzebowania na tokeny zmieniają wymagania wobec centrów danych, bo infrastruktura musi obsługiwać już nie tylko głównie trening modeli.

Ważnym wątkiem konferencji była Europa. Willy Song, President of Huawei European Enterprise Business, mówił, że w najbliższej dekadzie inteligentna transformacja będzie jedną z największych szans dla europejskiego przemysłu. Zwrócił uwagę na 19 działających w Europie fabryk AI oraz 5 planowanych superfabryk AI. Huawei przypomniał również, że ma 29 centrów R&D w Europie, a jego systemy pamięci masowej są używane w ponad 150 krajach i regionach przez ponad 30 tys. klientów. Firma podkreślała także znaczenie strategii all-flash oraz energooszczędności, wskazując na przykłady redukcji zużycia energii i większej gęstości zapisu danych.

Kontekst rynkowy przedstawił Andy Buss z IDC. Według niego branża IT weszła w czwartą erę nowoczesnych technologii, po epoce mainframe’ów, modelu klient-serwer i chmurze publicznej. Obecna faza to generatywna i agentowa AI, która napędza nowy cykl inwestycyjny. IDC wskazuje na 5-krotny wzrost inwestycji przedsiębiorstw w AI między 2023 i 2029 r., do poziomu prawie 100 mld dolarów. Buss zwracał uwagę, że AI przechodzi od treningu modeli do wnioskowania, podejmowania decyzji, prognozowania i systemów agentowych, co zwiększa zapotrzebowanie na pamięć masową, pamięć operacyjną oraz dobrze zarządzane dane.

Najważniejszym produktem w warstwie jeziora danych jest OceanStor Pacific Scale-Out Storage. Huawei podaje, że system oferuje 11 PB pojemności w obudowie 2U, co pozwala budować bardzo gęste środowiska przechowywania danych. Uzupełnieniem jest DME Omni-Dataverse, czyli narzędzie do zarządzania zasobami danych w środowiskach rozproszonych.

Drugim filarem jest warstwa wiedzy i pamięci. Huawei wprowadza Context Memory Storage, czyli rozwiązanie dla dużych klastrów inferencyjnych AI o pojemności liczonej w petabajtach. Według Huawei CMS skraca czas wygenerowania pierwszego tokena nawet o 90 proc.

Huawei pokazał też elementy związane z zarządzaniem modelami i agentami. ModelEngine umożliwia dostosowywanie modeli AI bez programowania i wdrażanie ich jednym kliknięciem. Platforma obsługuje precyzyjny podział zasobów obliczeniowych i harmonogramowanie, a pojedynczy akcelerator xPU może być dzielony nawet w proporcji 1:10. Z kolei ModelEngine Nexent pozwala tworzyć agentów AI przez interakcję w języku naturalnym. Huawei podaje, że takie podejście skraca czas wdrożenia nawet o 80 proc.

Na konferencji mocno wybrzmiał również temat ryzyka. W przypadku agentów AI infrastruktura musi chronić nie tylko pliki i bazy danych, ale także modele, prompty, pamięć kontekstową, dane treningowe i procesy decyzyjne. Huawei mówi o ochronie przed niewłaściwym użyciem agentów, zatruwaniem danych, manipulacją danymi oraz ransomware. To ważne, bo systemy agentowe coraz częściej nie tylko odpowiadają na pytania, ale także wykonują zadania, uruchamiają procesy i wpływają na operacje biznesowe.

Ciekawym przykładem praktycznego znaczenia danych była prezentacja Biblioteki Narodowej Norwegii. Instytucja przez ponad 20 lat digitalizowała książki, gazety, audycje radiowe, telewizję i norweskie strony internetowe, tworząc największy istniejący korpus języka norweskiego. Zasób liczy około 20 PB unikalnych obiektów cyfrowych, ale ze względu na politykę bezpieczeństwa jest przechowywany jako około 60 PB danych w 3 kopiach i 2 technologiach przechowywania. Norwegia przeznacza 70 mln koron norweskich rocznie na rozwój własnych modeli językowych, a biblioteka ma prawne porozumienie z wydawcami i gazetami, które pozwala trenować modele na treściach chronionych prawem autorskim.

Norweski przykład potwierdza główną tezę Huawei. W projektach AI wąskim gardłem nie zawsze są GPU. Coraz częściej są nim dane: ich czyszczenie, strukturyzowanie, deduplikacja, walidacja, przemieszczanie i szybkie udostępnianie modelom. Biblioteka Narodowa Norwegii wykorzystuje około 2 PB Huawei Dorado All Flash w środowisku AI, aby zapewnić wysoką przepustowość i niskie opóźnienia dla potoków przetwarzania danych.

Przekaz z IDI Forum 2026 wpisuje się w najnowszy szerszy trend w branży IT. Po pierwszej fali zachwytu nad modelami i mocy obliczeniowej rynek coraz bardziej koncentruje się na tym, jak zbudować trwałą, skalowalną i bezpieczną infrastrukturę danych. To cały stos obejmujący pamięć masową, jezioro danych, pamięć kontekstową, zarządzanie modelami, agentów, bezpieczeństwo i odporność. Dla firm oznacza to zmianę sposobu myślenia o AI.