Huawei ha annunciato una nuova infrastruttura dati full-stack destinata ai data center per l’intelligenza artificiale, con l’obiettivo di supportare la diffusione su larga scala delle applicazioni AI nelle imprese. La piattaforma è stata presentata durante l’evento Huawei Innovative Data Infrastructure Forum 2026 da Yuan Yuan, vicepresidente dell’azienda e responsabile della linea prodotti Huawei Data Storage. La proposta si inserisce nel contesto della crescente trasformazione delle infrastrutture IT aziendali, spinte dalla diffusione di modelli generativi, agenti AI e applicazioni basate su inferenza avanzata.

Secondo Huawei, la crescita delle applicazioni AI sta modificando profondamente il ruolo dei dati nei sistemi informativi enterprise. L’aumento del consumo di token, l’utilizzo di agenti intelligenti e la necessità di elaborare grandi volumi di dati multimodali stanno infatti imponendo alle aziende un ripensamento delle architetture IT tradizionali. In questo scenario, Huawei sostiene che i data center debbano evolvere verso modelli costruiti attorno a data lake, piattaforme dati AI, sistemi di calcolo distribuito, framework per agenti e piattaforme di resilienza dei dati.

La nuova architettura proposta dall’azienda cinese si basa su una serie di componenti integrate che coprono storage, gestione dei dati, piattaforme di inferenza, orchestrazione dei modelli e protezione degli ambienti AI. Uno dei pilastri principali è rappresentato dal data lake AI, costruito attorno alla piattaforma OceanStor Pacific. Huawei dichiara che il sistema di storage scale-out ad alta densità può raggiungere una capacità di 11 petabyte in un formato da 2U, puntando a ridurre il costo complessivo di gestione dei dati nei grandi ambienti AI.

Accanto allo storage, Huawei introduce DME Omni-Dataverse, una piattaforma progettata per unificare e gestire dati provenienti da ambienti diversi e distribuiti. La soluzione supporta importazione multimodale, multi-sito e in tempo reale, con l’obiettivo di offrire una visione centralizzata dei dati aziendali e velocizzare le operazioni di recupero delle informazioni necessarie ai sistemi AI. Secondo l’azienda, la piattaforma è in grado di effettuare ricerche in pochi secondi su centinaia di miliardi di vettori ad alta dimensionalità, elemento considerato rilevante nei sistemi di retrieval utilizzati dai modelli linguistici avanzati.

Fonte: Omnicom per Huawei

Huawei dedica particolare attenzione anche ai sistemi di inferenza AI su larga scala. In questo ambito l’azienda presenta il Context Memory Storage, definito come una piattaforma di gestione della memoria per cluster di inferenza eterogenei. Il sistema supporta meccanismi di gestione semantica key-value e può utilizzare Data Processing Unit dedicate per alleggerire il carico computazionale associato alla gestione semantica dei dati. Secondo Huawei, la soluzione può scalare fino a pool condivisi di cache KV nell’ordine dei petabyte e ridurre sensibilmente il parametro time to first token, cioè il tempo necessario per ottenere la prima risposta generata dal modello AI.

Per gli ambienti enterprise orientati all’inferenza, Huawei propone inoltre una piattaforma dati AI definita “3+1”, che integra cache KV accelerata, knowledge base e memory bank evolutiva. La piattaforma include anche Unified Cache Manager, un sistema di gestione e scheduling progettato per coordinare le diverse componenti della cache e migliorare la qualità delle risposte generate dai modelli AI. Secondo l’azienda, questo approccio può contribuire ad aumentare l’accuratezza delle operazioni di inferenza.

Un altro elemento centrale della proposta riguarda il model engineering e la gestione delle risorse di calcolo. Huawei introduce infatti la piattaforma ModelEngine, sviluppata per facilitare l’integrazione e il deployment dei modelli AI nei contesti enterprise. Il sistema include funzionalità gateway per i modelli e meccanismi di adattamento zero-code che dovrebbero consentire alle aziende di integrare nuovi modelli senza interventi estesi sul codice applicativo. La piattaforma utilizza inoltre tecniche di partizionamento granulare delle risorse xPU e sistemi di scheduling intelligente per aumentare il livello di utilizzo dell’infrastruttura computazionale.

La strategia Huawei include anche un framework dedicato agli agenti AI. La piattaforma ModelEngine Nexent è progettata per creare agenti intelligenti direttamente tramite interazioni in linguaggio naturale, con l’obiettivo di semplificare lo sviluppo applicativo e ridurre i tempi necessari alla messa in produzione. Secondo l’azienda, il sistema utilizza meccanismi automatici di ottimizzazione di prompt, skill e memoria per migliorare progressivamente le prestazioni operative degli agenti.

Il tema della sicurezza e della resilienza dei dati occupa una parte rilevante della nuova architettura. Huawei evidenzia infatti come la diffusione di agenti AI, piattaforme di inferenza e modelli generativi stia aumentando la superficie di rischio per le organizzazioni. Tra le minacce considerate figurano uso improprio degli strumenti AI, attacchi ransomware, data poisoning e manipolazione dei dati. Per questo motivo l’azienda propone una piattaforma di resilienza progettata per proteggere l’intera catena tecnologica, dai dati ai modelli fino all’infrastruttura sottostante.