Durante el Huawei Innovative Data Infrastructure Forum 2025, celebrado la semana pasada en Múnich, la compañía tecnológica reunió a directivos, responsables tecnológicos y expertos de toda Europa para debatir sobre los desafíos y oportunidades en torno a la infraestructura de datos en la era de la inteligencia artificial. En las sesiones inaugurales del evento, Huawei presentó su visión estratégica, los avances en almacenamiento de datos y su propuesta de valor para empresas que buscan preparar sus sistemas para los modelos de IA de gran escala.
Estas primeras ponencias incluyeron las intervenciones de Willy Song, presidente de Huawei Enterprise Business en Europa; Thomas Meyer, vicepresidente de IDC Research EMEA; y Peter Zhou, presidente de la línea de productos de almacenamiento de datos de Huawei. En conjunto, marcaron el tono de la jornada al abordar el estado actual del mercado, las prioridades tecnológicas de las organizaciones europeas y la presentación de la nueva solución AI Data Lake, eje central de la estrategia de almacenamiento inteligente de Huawei.
Huawei AI Data Lake: una arquitectura pensada para los grandes modelos
En su intervención inaugural, «El despertar de los datos: Acelerar la inteligencia con una infraestructura preparada para la IA», Peter Zhou, presidente de la línea de productos de almacenamiento de datos de Huawei, explicó la necesidad de construir infraestructuras centradas en los datos para que las organizaciones puedan afrontar con garantías la adopción de aplicaciones basadas en inteligencia artificial.
La solución AI Data Lake se plantea como una estructura modular que agrupa almacenamiento de alto rendimiento, almacenamiento de alta capacidad, sistemas de respaldo, gestión de datos y virtualización de recursos para núcleos GPU y NPU.
Este enfoque, según explicó Zhou, parte de un principio básico: “para estar preparados para la inteligencia artificial, primero hay que preparar los datos”. En este sentido, el AI Data Lake busca resolver los principales cuellos de botella actuales en entornos de entrenamiento e inferencia de modelos de IA, facilitando tanto la accesibilidad como la eficiencia del procesamiento.
Arquitectura convergente para una demanda de datos en expansión
La propuesta de Huawei se articula en torno a cinco capas funcionales:
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Almacenamiento de alto rendimiento: representado por la gama OceanStor ACLA, optimizada para cargas tipo NAS y validada en pruebas de rendimiento como MLPerf. Esta solución está diseñada para maximizar el ancho de banda en procesos de entrenamiento e inferencia de modelos de IA, con capacidad para conectar más de 100.000 tarjetas GPU. Su arquitectura permite reducir significativamente la latencia en entornos de producción y mejorar la eficiencia en la carga de checkpoints y tareas de inferencia.
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Almacenamiento de gran capacidad y eficiencia energética: mediante OceanStor Pacific CLA, un sistema de almacenamiento escalable que permite alojar hasta 4 PB en solo dos unidades. Este sistema ha sido certificado por Energy Star y presenta un consumo de tan solo 25W por petabyte, lo que lo posiciona como una opción de bajo consumo para grandes volúmenes de datos no estructurados o de acceso infrecuente, como los utilizados en procesos de inferencia continua o reentrenamiento.
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Almacenamiento de respaldo y protección de datos: OceanProtect se presenta como una solución con 10 veces más rendimiento en tareas de copia de seguridad respecto a soluciones convencionales. Además, incluye capacidades avanzadas de detección de amenazas, con una precisión del 99,99 % en la identificación de ataques de ransomware, una característica relevante para organizaciones que manejan datos sensibles o sometidos a regulaciones estrictas.
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Gestión unificada de datos distribuidos: a través del motor Omni-Dataverse, Huawei aborda el reto de la fragmentación de datos en infraestructuras dispersas. Este sistema permite mapear y controlar datos en ubicaciones físicas heterogéneas, facilitando su localización, clasificación y explotación. En este mismo marco, se ha especificado que su capacidad de recuperación supera los 100.000 millones de archivos en cuestión de segundos, lo que refuerza su utilidad en entornos con necesidades de acceso a gran escala.
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Virtualización y optimización de recursos: la plataforma DCS (Data Center Service) incorpora tecnologías de virtualización y contenedores para permitir la agrupación inteligente de recursos computacionales, incluyendo GPU y NPU. Esta capacidad facilita una mayor utilización de recursos dentro de cada tarjeta y simplifica la planificación de cargas. La solución se completa con DataMaster, un módulo integrado en el sistema de gestión de datos que introduce funciones de asistencia inteligente para operaciones y mantenimiento (O&M), como:
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Diagnóstico automatizado e inspección de sistemas.
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Interfaz de preguntas y respuestas técnicas asistidas por IA.
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Asistente digital para tareas rutinarias de operación.
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A estas capas se añade la integración de herramientas de planificación y mantenimiento asistidas por IA, como Data Master, orientadas a simplificar la administración de entornos complejos mediante sistemas tipo copiloto para ingenieros de datos.
En conjunto, el AI Data Lake se posiciona como una arquitectura integral orientada a resolver los principales desafíos en torno al almacenamiento y tratamiento de datos en contextos de IA a gran escala: diversidad de formatos, coste del almacenamiento, complejidad en la gestión, consumo energético y eficiencia del uso de recursos computacionales.
Contexto europeo: entre la oportunidad estratégica y la necesidad de inversión
La sesión inaugural del foro estuvo a cargo de Willy Song, presidente de Huawei Enterprise Business en Europa, quien situó la actividad de la compañía dentro del contexto tecnológico y político de la región. Song subrayó que Europa constituye uno de los mercados más estratégicos para Huawei, y detalló cómo su enfoque de desarrollo local —expresado en el lema «In Europe, for Europe»— se articula en torno a una infraestructura de presencia física, alianzas institucionales y contribución al ecosistema de innovación regional.
Entre los datos aportados, Song indicó que Huawei opera actualmente 29 centros de I+D y dos laboratorios abiertos en Europa, y mantiene acuerdos de colaboración con más de 210 universidades europeas para la formación y especialización de talento en tecnologías de la información y la comunicación (TIC). En términos de clientes, su división de almacenamiento de datos ha prestado servicio a más de 26.000 organizaciones en 150 países, protegiendo más de 30.000 petabytes de información. Entre sus referencias, destacó que 53 de los 100 mayores bancos del mundo utilizan soluciones de almacenamiento de Huawei, lo que refleja, según el directivo, una creciente confianza en su tecnología en entornos de misión crítica.
Song aprovechó también para hacer referencia al reciente AI Continent Action Plan presentado por la Comisión Europea el 9 de abril, que establece una hoja de ruta para convertir a Europa en un referente global en inteligencia artificial. El plan contempla la creación de cinco AI gigafactories, trece fábricas adicionales de IA, así como la implementación de laboratorios de datos a gran escala y programas de aceleración para el desarrollo de talento. En este marco, Huawei ve una oportunidad para alinear sus capacidades con las prioridades estratégicas europeas, especialmente en lo relativo a infraestructura de datos, formación técnica y eficiencia energética.
El enfoque de Huawei combina dos líneas de desarrollo complementarias:
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Optimización del rendimiento para aplicaciones críticas: con soluciones como OceanStor Dorado All-Flash, que utiliza semiconductores SSD de última generación para ofrecer altas tasas de rendimiento y fiabilidad. Esta línea ha sido reconocida por cuarta vez en la categoría Peer Insights Customers’ Choice de Gartner, lo que le ha permitido consolidarse en sectores donde la latencia y la consistencia son factores clave.
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Reducción del impacto medioambiental: mediante sistemas como OceanProtect, que integran algoritmos de compresión avanzada para maximizar la densidad de almacenamiento y reducir el consumo energético. Un caso de uso expuesto fue el de un proveedor europeo del sector sanitario, que logró mejorar en un 140 % la ratio de reducción de backup y reducir así el espacio físico y los requerimientos energéticos asociados a su infraestructura.
Además, Huawei destacó su participación en proyectos de infraestructura académica, como el desarrollo de una plataforma de investigación compartida entre instituciones universitarias europeas utilizando su sistema OceanStor Pacific. Esta solución permite consolidar recursos y facilitar el acceso equitativo a capacidades de almacenamiento para grupos de investigación distribuidos.
La intervención de Song concluyó con una reafirmación de la estrategia de Huawei para fortalecer su presencia en Europa y colaborar con todos los sectores industriales en la creación de una infraestructura de datos preparada para la inteligencia artificial. El posicionamiento de la compañía combina la dimensión técnica —con productos orientados a entornos complejos y de gran volumen— y una apuesta por la sostenibilidad, factor clave en las agendas digitales de los gobiernos europeos.
Perspectiva del mercado: el almacenamiento como factor crítico en la era de la IA
En una de las intervenciones más analíticas de la jornada, Thomas Meyer, vicepresidente y director de investigación de IDC Research EMEA, expuso las principales conclusiones de los estudios realizados por la consultora sobre el estado actual del mercado europeo en relación con la adopción de inteligencia artificial. Su intervención sirvió como marco para entender por qué soluciones como AI Data Lake son necesarias y en qué punto se encuentra realmente la mayoría de las organizaciones.
Meyer definió el momento actual como una etapa de transición: tras una fase inicial marcada por una adopción desorganizada o “a la carrera” de herramientas de IA, el mercado empieza a entrar en lo que denominó pivot time, es decir, una fase en la que se busca estructurar el uso de la inteligencia artificial en las operaciones y procesos de negocio. Según datos recogidos por IDC en una encuesta a miles de organizaciones, la mayoría aún se sitúa en fases tempranas de madurez, con proyectos dispersos y una integración limitada.
Uno de los obstáculos más significativos identificados por IDC es la falta de preparación de la infraestructura de datos. Aunque la mayoría de las empresas ya ha experimentado con herramientas como chatbots o copilotos, tan solo una pequeña parte ha conseguido llevar estos desarrollos a producción con éxito. De media, según Meyer, las organizaciones gestionan unos 40 proyectos piloto relacionados con IA, pero solo cinco llegan a producción y únicamente dos se consideran exitosos. Esta tasa de conversión sugiere una desconexión entre el potencial de la IA y la capacidad técnica y organizativa para integrarla de forma efectiva.
IDC detecta una correlación clara entre los líderes digitales y tres factores clave: inversión temprana en infraestructura de datos, gestión avanzada del dato (gobernanza, calidad, trazabilidad) y disponibilidad de talento. En este sentido, las industrias más avanzadas en adopción de IA son medios de comunicación, telecomunicaciones, tecnología y servicios financieros, sectores que tradicionalmente han operado con grandes volúmenes de datos estructurados y tienen experiencia en su explotación con fines analíticos.
Además, Meyer destacó que la preparación del tech stack (pila tecnológica) es un factor determinante. Elementos como la disponibilidad de almacenamiento escalable, la integración de plataformas de datos, la resiliencia cibernética y la automatización de procesos se consideran esenciales para afrontar con garantías el crecimiento exponencial del volumen de datos que conlleva la adopción masiva de IA.
Según estimaciones de IDC, la actividad económica derivada de la IA generará alrededor de 22,3 billones de dólares a nivel global hasta 2030, con una ratio de retorno cercana a 5:1 por cada dólar invertido. Sin embargo, Meyer advirtió que este crecimiento no será homogéneo y dependerá en gran medida de la capacidad de cada organización para adaptar su infraestructura digital a un modelo centrado en los datos.
Por último, Meyer señaló que, a pesar de que el término “innovación” ha sustituido a “crecimiento” como palabra clave en la agenda de los CEO en 2025, muchas decisiones tecnológicas siguen condicionadas por las restricciones presupuestarias. Este desequilibrio entre la presión por innovar y la necesidad de contener el gasto obliga a priorizar inversiones que realmente permitan escalar proyectos de IA, donde el almacenamiento y la gestión eficiente del dato se configuran como elementos críticos.
El futuro del almacenamiento inteligente
Con la introducción del AI Data Lake, Huawei busca posicionarse como proveedor clave de infraestructuras preparadas para la inteligencia artificial. A diferencia de soluciones fragmentadas, la propuesta de Huawei articula un entorno unificado capaz de gestionar de forma eficiente tanto grandes volúmenes de datos estructurados y no estructurados, como cargas variables de procesamiento derivadas de modelos generativos y predictivos.
Esta apuesta no solo responde a la evolución de la demanda tecnológica, sino también a la presión regulatoria y ambiental. Productos como OceanStor Pacific han sido diseñados con criterios de eficiencia energética, lo que los hace más compatibles con los objetivos de sostenibilidad marcados por la Unión Europea. Por su parte, la capacidad de virtualizar GPU y NPU introduce una optimización significativa en el uso de recursos computacionales, una variable crítica en entornos de alta densidad como los centros de datos para entrenamiento de IA.
Infraestructura de datos como palanca estratégica
El lanzamiento del AI Data Lake marca un paso relevante en la transformación del almacenamiento corporativo. Huawei pone el foco en una convergencia funcional que va más allá del hardware, incluyendo la gestión inteligente de datos, la automatización del mantenimiento y la racionalización del uso de recursos energéticos y computacionales. Este enfoque responde a una tendencia generalizada en el sector: la creciente centralidad del dato como activo estratégico.
A medida que las organizaciones avanzan en la adopción de modelos de IA, se hace más evidente la necesidad de infraestructuras diseñadas no solo para almacenar datos, sino para movilizarlos, protegerlos y convertirlos en conocimiento utilizable. Huawei ha decidido anclar su estrategia europea en esta visión, y el Forum celebrado en Múnich refleja tanto el grado de madurez tecnológica como el posicionamiento de la empresa ante un mercado que encara una década decisiva.
