人工智能正从"模型能力竞争"转向"场景效率竞争"；虽然算力与算法逐步普及，但企业要将数据转化为可用知识并稳定支撑推理应用，仍面临数据分散、质量不一、调用链路长、运维复杂等现实问题。业内普遍认为，数据工程能力不足已成为许多行业推进智能化的瓶颈，尤其在智能体应用兴起后，推理对知识更新、上下文理解与持续记忆提出了更高要求。
数据基础设施的完善程度直接决定了一个国家AI产业的发展高度。华为通过打通数据、语料、知识、记忆的全链路，为中国AI产业构建更加坚实的基础。从高性能存储到数据湖再到行业应用方案，这诸多产品的推出不仅说明了技术进步，更为广大企业降低了AI应用的门槛，加速了智能体从实验室走向生产实践的进程。在全球AI竞争日趋激烈的背景下，谁能更好地解决数据问题，谁就能在智能体时代占据更有利的位置。