화웨이(Huawei)가 MWC 바르셀로나 2026(MWC Barcelona 2026)에서 열린 화웨이 AI DC 혁신 포럼(Huawei AI DC Innovation Forum)에서 기업의 AI 에이전트 도입 과정에서 발생하는 핵심 과제를 해결하고, 디지털 및 지능형 전환을 위한 데이터 기반을 강화하기 위해 설계된 AI 데이터 플랫폼(AI Data Platform)을 공개했다.

현재 AI 에이전트는 기업 혁신의 핵심 요소로 자리 잡고 있다. 그러나 막대한 데이터를 보유하고 있음에도 불구하고 많은 기업은 지식 습득 지연과 낮은 검색 정확도, 긴 시퀀스 및 다회차 상호작용 환경에서의 비효율적인 추론, 그리고 작업 메모리와 경험 축적 기능의 부족 등 여러 문제 때문이라고 화웨이는 설명했다. 이러한 격차로 인해 대부분의 AI 에이전트는 여전히 시연 단계에 머물러 있으며, 실제 기업용 생산 수준의 응용 분야 준비와는 거리가 먼 상황이다.

화웨이 데이터 스토리지 제품 라인 플래시 스토리지 도메인의 셰리밍(Xie Liming) 사장은 이러한 공통 과제에 대응하기 위해 AI 데이터 플랫폼을 소개했다. 이 플랫폼은 지식 베이스, KV 캐시, 메모리 뱅크를 통합하고 UCM이 이를 조정하는 구조로 설계됐다. 이를 통해 기업의 AI 에이전트가 단순 시연 단계를 넘어 실제 운영 환경에서 활용 가능한 생산 도구로 발전할 수 있도록 지원한다.

• 에이전트를 위한 실시간 고정밀 멀티모달 지식 검색을 통한 생성 및 검색
  이 기술은 지식 베이스를 활용해 소스 데이터의 변화를 지속적으로 감지하고, 원시 데이터를 거의 실시간으로 지식 형태로 변환한다. 또한 멀티모달 손실 없는 파싱과 토큰 단위 인코딩을 통해 멀티모달 데이터를 고정밀 지식으로 변환하며 95% 이상의 검색 정확도를 제공한다.
• 에이전트의 추론 효율성을 개선하기 위해 과거 메모리 데이터를 사용하는 추론 가속용 KV 캐시
  KV 캐시의 지능형 계층화 및 관리 기능을 통해 추론 과정에서 반복되는 연산을 크게 줄여 추론 지연 시간을 낮추고 처리량을 높이며 사용자 경험을 개선하며, 긴 시퀀스 및 복잡한 에이전트 추론 작업을 위한 강력한 성능을 제공한다.
• 에이전트를 위한 개인화되고 지속적으로 요약된 메모리로 메모리 추출 및 회상
  이 기술은 AI 에이전트 상호작용 과정에서 작업 메모리와 경험 메모리를 축적하기 위해 메모리 뱅크를 사용한다. 이를 통해 메모리 역추적과 다중 에이전트 협업 학습을 지원해 추론 정확도와 효율을 지속적으로 개선하며, 사용할수록 모델의 지능을 향상시킨다.

화웨이는 앞으로 AI 데이터 인프라에 대한 투자를 지속적으로 확대하고, 지속적인 혁신을 통해 산업 전반의 디지털 전환을 지원하며 글로벌 고객 및 파트너들과 협력해 다양한 분야에서 AI 도입을 확대하고 데이터의 잠재력을 최대한 활용할 수 있도록 추진할 예정이다.