En el Huawei AI DC Innovation Forum en el MWC Barcelona 2026, Huawei presentó su Plataforma de Datos de IA, diseñada para abordar los principales retos en la adopción de agentes de IA y fortalecer la base de datos para la transformación digital e inteligente empresarial.
Los agentes de IA ahora están en el centro de la transformación. Sin embargo, a pesar de contar con enormes cantidades de datos, las empresas siguen teniendo dificultades para desplegar agentes de IA a gran escala debido a múltiples desafíos, incluyendo la adquisición tardía del conocimiento y baja precisión en la recuperación, inferencias ineficientes en escenarios de interacción de secuencias largas y múltiples turnos, y la falta de memoria de tareas y acumulación de experiencia. Estas carencias mantienen a la mayoría de los agentes de IA confinados a la fase de demostración, lejos de estar preparados para aplicaciones empresariales de nivel de producción.
En respuesta directa a estos desafíos compartidos, Xie Liming, presidente del Dominio de Almacenamiento Flash de la línea de productos Huawei Data Storage, presentó la Plataforma de Datos de IA. Integra la base de conocimiento, la caché KV y la memoria bancaria, y está coordinado por UCM. Esta plataforma permite a los agentes de IA empresarial ir más allá de las demostraciones y convertirse en herramientas reales de producción.
- Generación y recuperación de conocimiento con recuperación multimodal de conocimiento en tiempo real y alta precisión para agentes: Esta tecnología utiliza bases de conocimiento para detectar continuamente cambios en los datos fuente y convertir datos en bruto en conocimiento casi en tiempo real. Convierte datos multimodales en conocimiento de alta precisión mediante análisis multimodal sin pérdidas y codificación a nivel de token, con una precisión de recuperación superior al 95%.
- Caché KV para la aceleración de inferencia, utilizando datos de memoria histórica para mejorar la eficiencia de inferencia de los agentes: La tiering inteligente y la gestión de la caché KV reducen considerablemente el cálculo repetido durante la inferencia para menor latencia de inferencia, mejoran el rendimiento de inferencia y la experiencia del usuario, y ofrecen un fuerte soporte de rendimiento para inferencia de secuencias largas y complejas de agentes.
- Extracción y recuperación de memoria con memoria personalizada y continuamente resumida para agentes: Esta tecnología utiliza bancos de memoria para acumular memoria de trabajo y memoria experiencial durante la interacción entre agentes de IA. Soporta el retroceso de memoria y el aprendizaje colaborativo multiagente para optimizar continuamente la precisión y eficiencia de la inferencia, haciendo que los modelos sean más inteligentes en su uso.
De cara al futuro, Huawei reforzará su inversión en infraestructura de datos de IA, impulsará la transformación del sector mediante la innovación continua y trabajará con clientes y socios globales para impulsar una adopción más amplia de la IA en más campos, desbloqueando todo el potencial de los datos.

