过去几年，AI最引人关注的，无非是模型越来越大、参数越来越多、算力越来越强。进入下半场，一个变化越来越明显：大模型正在从会聊天走向会调用工具、会执行任务，AI与数据之间的关系也随之发生变化。

过去，数据更多是模型训练的素材；如今，它正在成为支撑AI推理和任务执行的重要基础。

8月6日，在无锡举行的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的下半程，决胜关键在于数据。数据基础设施作为AI的坚实底座，其建设思路、硬件体系与软件能力亟待系统性重构，以推动智能体加速融入全场景应用，兑现商业价值。

华为公司副总裁、数据存储产品线总裁袁远

基于多年实践，华为提出AI DC数据基础设施参考架构：以数据湖承载AI语料归集与供给，以AI数据平台承载模型知识与记忆，以算力支撑模型迭代与训推效率，以模型层覆盖部署、适配、增训和微调，再通过Agent框架连接低代码开发与智能化部署。

这套架构回答的是AI基础设施如何面向未来，而鹏城云脑III则提供了一个来自国家级科研基础设施的实践样本。

国家战略科技力量如何“筑脑”

如果要寻找中国AI基础设施发展的代表性样本，鹏城实验室是一个绕不开的名字。

作为中央批准成立的突破型、引领型、平台型一体化新型科研机构，鹏城实验室承担着打造国家战略科技力量的重要使命。成立以来，实验室坚持以重大任务攻关和重大科技基础设施与平台建设为牵引，建成了以“鹏城云脑”、“鹏城靶场”为代表的一批重大科技基础设施与平台。

其中，由鹏城实验室作为第一完成单位，联合华为、北京大学、清华大学等单位共同完成的“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，并建成了国内首个全国产芯片的超大规模AI智算集群。

从第一代鹏城云脑到今天的鹏城云脑III，变化的不只是算力规模，更是科研基础设施承载AI能力的方式。

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清单的大科学装置，面向超算与智算两大场景建设，承担大模型训练、前沿科学计算以及湾区产业AI应用等多重任务，完全建成后，将支撑1000亿参数以上大模型训练。

也就是说，鹏城实验室所建设的已经不只是一套更大规模的算力系统，而是一项面向未来AI科研与产业创新的重要基础设施。

当计算节点不断增加、模型规模持续扩大、科研任务日益复杂，数据如何高效流动，也成为决定整个系统能力的重要一环。

对于鹏城云脑III而言，存储并非简单的配套设施，而是与计算、网络共同构成整个基础设施体系的关键组成部分。

国际标尺，实力验证

一套重大科技基础设施究竟具备怎样的技术实力，最终还需要经受国际标准和极限场景的检验。

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，登顶IO500全球总榜（Full List）和Research List研究型榜单，实现双榜第一。

IO500是超算与智算融合场景存储性能评测的重要榜单。不同于简单测试单一设备的峰值性能，IO500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、元数据性能等能力进行综合考验。其中，Research List需要协同大量计算与存储节点，对整套系统的性能极限进行验证。

此次测试中，鹏城云脑III以664个计算节点、79,680个并行进程发起极限压力测试，历经13项覆盖多场景的测试用例，最终取得603,334.58分的总成绩，带宽达到8,291.11 GiB/s，元数据性能达到43,903,983.64 kIOP/s。

最终，鹏城云脑III同时位居IO500 Full List总榜和Research List研究型榜单第一，总分较此前历史最高纪录提升2.8倍。

从成绩本身看，这是一次超大规模系统性能的突破；但对于鹏城实验室而言，它的意义显然不止于一项国际榜单排名。

作为承担国家重大科技任务的新型科研机构，鹏城实验室长期以重大任务攻关和重大科技基础设施建设为牵引，持续探索面向前沿科研与产业需求的技术创新路径。从鹏城云脑到鹏城云脑III，实验室不断将前沿技术转化为重大科研基础设施的实际能力。

因此，IO500双榜第一更像是一把国际通行的“标尺”：它让鹏城云脑III在超大规模计算与存储协同领域的能力获得了全球范围的验证，也从一个侧面体现了我国在新一代AI科研基础设施建设上的持续突破。

更重要的是，这一成绩提出了一个值得进一步思考的问题：当AI基础设施走向超大规模，究竟需要怎样的数据底座，才能让计算能力真正得到充分释放？

华为OceanStor A800：以存力托举算力

对于鹏城云脑III这样的超算与智算融合基础设施而言，存储面临的并不是单一性能指标，而是高吞吐、大规模扩展以及复杂数据访问等多重挑战。

据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面向超算与智算两大场景构建分层存储底座，依托数控分离、I/O直通、对等全互联架构与全局统一数据视图等关键技术，通过存算网深度协同，实现10TB/s吞吐、10亿IOPS的集群性能，高效支撑大模型训推、前沿科学与湾区产业AI应用。

在这样的基础设施中，数据能否高效供给计算节点、存储系统能否随着集群规模同步扩展，以及面对复杂数据访问时能否保持稳定性能，都成为数据底座必须回答的问题。

通过部署华为OceanStor A800，鹏城实验室在这一层面获得了重要支撑。

在系统架构层面，OceanStor A800采用对等全互联架构，前端通过共享网卡突破大规模连接资源限制；同时基于数控分离架构，实现全集群I/O直通访问，让数据能够由DPU直通SSD，减少CPU语义转换带来的开销，单框吞吐量最高可达500GB/s。

在扩展能力方面，OceanStor A800支持Scale-Out与Scale-Up横纵双向融合扩展，采用盘控一体架构，单集群支持512个控制器，聚合带宽可突破100TB/s，并可提供EB级存储容量。

对于鹏城云脑III而言，这意味着随着计算节点和数据规模持续增长，数据基础设施依然具备进一步扩展的空间。

而面对AI训练和科研计算中的海量小文件与高并发元数据操作，OceanStor A800通过动态目录分片与条带化并行技术，将元数据和数据负载均衡地打散至全集群，并搭载DataTurbo高性能文件加速引擎，降低海量小文件在增、删、改、查等操作中的性能衰减。

从系统架构到扩展能力，再到智能算法，鹏城实验室通过引入这套高性能存储架构，进一步强化了鹏城云脑III在超大规模数据场景下的承载能力。而IO500双榜第一，则为这一能力提供了一次极限环境下的验证。

显然，鹏城云脑III的全球领先实力是整体系统能力的体现，而高性能数据基础设施，则是支撑这种能力持续释放的重要底座。

重新定义AI科研的数据基座

把视线从一次IO500成绩拉回到AI发展的整体进程，我们会发现鹏城云脑III的价值并不只在于“跑得多快”。 而是意味着，数据基础设施承担的角色正在发生变化。

过去，人们习惯把存储比作AI基础设施里的“仓库”，负责把数据保存下来，需要时再取出来。今天，这个比喻正在逐渐失效，进入智能体时代，存储不仅要保存数据，更要决定智能体能否高效、精准地调用数据。

鹏城云脑III与华为OceanStor A800的合作，正是这一变化的一次重要探索。面对超算与智算融合、海量数据处理以及大规模并行访问等复杂场景，华为通过高性能存储架构与鹏城云脑III的计算、网络体系深度协同，让数据基础设施真正成为算力体系的一部分，而不再只是算力背后的“数据仓库”。

更重要的是，这种探索的价值并不局限于一次性能突破。对于华为而言，与鹏城实验室这样的国家级科研机构共同建设和验证超大规模AI数据基础设施，也意味着华为正在把自身在存储领域的技术积累，进一步带入AI科研基础设施这一更广阔的场景；而鹏城云脑III的实践，则为这种探索提供了真实、复杂且具有全球可比性的验证环境。

鹏城云脑III与华为OceanStor A800的结合，也让AI数据基础设施从一个技术概念，变成了可以被建设、被验证、被持续演进的现实能力。

当模型越来越强、智能体开始真正参与任务执行，数据能否被高效存储、快速访问、精准调用，将越来越直接地影响AI能力能否落地，以及智能化究竟能够走多远。

AI的上半场，算力让模型变得更强；进入下半场，拼的是数据底座能否真正释放AI的全部价值。

（个人观点，仅供参考）