【報名】“存”蓄智能，“儲”備未來 數據存儲5月選題策劃

月度選題策劃活動

“ 本次“數據存儲”選題報道策劃活動由數據猿、上海大數據聯盟聯合發起，歡迎各方申報參與。

2026年，隨著AI Agent從“對話式助手”向“自主執行體”的跨越式演進，一場關于數據基礎設施的深層變革正在水面下悄然涌動。當智能體開始自主規劃任務、調用工具、甚至與其他智能體協作時，它對底層存儲系統的要求，已從簡單的“存得下、讀得快”，升級為“讀得懂、聯得通、管得精”。

業界普遍認為，AI應用的下一階段瓶頸，不在算力，而在存儲。Gartner 2026年最新技術成熟度曲線顯示，“AI原生存儲”與“語義存儲”首次進入期望膨脹期，標志著存儲技術正轉向“數據理解與智能調度”的深水區。

然而，機遇與挑戰并存。當前存儲系統在支撐AI Agent深度應用時，正面臨三重深層矛盾：

首先是“存算協同”的結構性鴻溝。傳統存儲架構設計初衷是為人類操作或固定腳本服務，而非為智能體的“非確定性、多模態、高頻交互”而生。當Agent需要實時檢索、關聯分析并動態寫入時，傳統存儲的I/O路徑、元數據管理方式顯得僵化低效，“存算分離”在智能體時代正演變為“存算鴻溝”。

其次是“數據語義”的治理難題。AI Agent的價值高度依賴對數據的準確理解。然而，企業數據分散于塊存儲、文件存儲、對象存儲及各類數據庫之中，元數據標準不一、語義描述缺失，導致智能體在檢索時極易出現“讀不懂、找不準”的窘境。存儲系統若不能提供“語義層”的支撐，Agent的“智能”便如無源之水。

再次是“安全與性能”的零和博弈。AI Agent通常擁有遠超人類的數據訪問權限與頻率。如何在保障高性能并發訪問的同時，實施精細化、動態化的權限管控與審計，防止數據泄露或被惡意利用，成為企業CIO與CSO共同面臨的嚴峻挑戰。傳統的靜態權限模型，在Agent自主行動的場景下已顯捉襟見肘。

正是在這樣的背景下，一個關鍵的轉折點正在顯現：存儲不再僅是數據歸宿的“倉庫”，而是驅動智能的“引擎”。存儲系統正從后臺走向中臺，通過內置智能、語義理解與主動管理，與AI Agent形成深度協同。

面對存儲領域激蕩的機遇與深水區的挑戰，數據猿正式啟動“‘存’蓄智能，‘儲’備未來——2026年5月度存儲選題策劃”。我們將深入技術變革的腹地，探尋從“數據倉庫”到“智能引擎”的演進邏輯，旨在挖掘標桿實踐、突破認知壁壘，以真問題驅動真變革，與行業一同探究存儲產業的新變局。

# 宏觀洞察 #

從“倉庫”到“引擎”：AI Agent如何重寫存儲的價值定義

存儲廠商CTO、大型互聯網公司基礎設施負責人、AI Infra技術專家

·2026年，存儲在企業AI架構中的定位發生了何種根本性變化？從“成本中心”到“性能中心”再到“智能中心”，這一轉變的帶來哪些深遠影響？

·當AI Agent成為主要的數據消費者，對存儲的吞吐、延遲、元數據能力提出了哪些新要求？

·“存算一體”與“存算協同”在AI Agent時代，哪條技術路徑更具前景？背后的技術邏輯與商業考量是什么？

#技術變革#

“理解”數據：2026 AI原生存儲技術棧全景解密

擬采訪對象：存儲企業技術負責人、存儲架構師、數據庫內核研發專家

·2026年，哪些關鍵技術正構成下一代AI原生存儲的核心引擎？

·從“塊/文件/對象”到“知識/語義/向量”，存儲的數據抽象層如何演進？

·存儲廠商如何選擇自己的升級路徑？是在傳統存儲上“+AI”進行智能管理優化，還是徹底重構，走“AI原生存儲”之路？這兩種路徑的技術挑戰與市場機遇分別是什么？

多Agent協同，呼喚“多模態、強一致”的存儲新基座

擬采訪對象：AI Agent平臺公司技術負責人、分布式存儲專家、云廠商存儲產品線負責人

·2026年，單一場景的存儲優化已不是新聞。真正的質變發生在當多個AI Agent（如研發、銷售、財務、運維Agent）并發運行、共享數據、協同決策時，底層存儲如何提供“強一致性、高并發、跨模態”的統一數據基座？

·多Agent并發訪問同一份數據時，如何通過存儲層的“協作感知”與“智能調度”避免數據沖突與性能瓶頸？

·當Agent產生海量過程數據、推理鏈路與決策日志時，存儲如何構建“可觀測性”與“可回溯性”的數據底座，以支撐審計、調試與合規？

·面對文本、圖像、音視頻等多模態數據，存儲系統如何通過統一的數據平面，為不同能力的Agent提供無縫的數據訪問體驗？

顛覆者還是賦能者？——AI Agent浪潮下的存儲市場“新三國殺”

擬采訪對象：頭部存儲企業負責人、云廠商存儲產品負責人、AI原生存儲創業公司創始人、甲方企業IT負責人

·中國存儲市場正被三個獨特因素重塑：AI Agent的爆發式應用、數據主權與合規要求、“東數西算”等國家工程帶來的基礎設施變革。由此帶來的三類玩家正沿著三條截然不同的路徑狂奔。

·傳統存儲巨頭：如華為、浪潮、新華三，憑借在企業市場的深厚積累與硬件能力，如何將AI能力注入其高端存儲產品，構建“硬件+軟件+智能”的護城河？

·云原生存儲服務商：如阿里云、騰訊云、火山引擎，如何利用其云原生架構優勢，推出面向AI Agent場景的Serverless、高性能存儲服務，搶占開發者心智？

·AI原生存儲創新者：如VAST Data、WEKA以及國內的創新公司，它們沒有歷史包袱，直接以AI和Agent為核心重構存儲軟件棧，聚焦高性能、語義化等細分場景做深做透。

本選題將著重探討，在AI Agent引發的技術革命下，存儲市場的競爭格局將走向何方？誰將定義下一個十年的存儲標準？

“手搓”存儲？開源項目與開發者生態如何沖擊傳統存儲模式

擬采訪對象：AI開發者社區意見領袖、中小科技公司CTO、開源存儲項目核心貢獻者、投資機構分析師

·2026年，隨著開源社區在AI Infra領域的空前活躍，一些輕量級、可定制、面向AI場景的開源存儲項目（如專注于向量存儲的Milvus、LanceDB，專注于AI數據管理的LakeFS、DVC等）正在快速崛起。

·當一個中小團隊能利用開源項目+對象存儲，用較低成本搭建一套具備語義檢索、版本管理能力的AI數據平臺時，傳統動輒數十萬甚至百萬的商用存儲一體機是否面臨挑戰？

·開源社區“自下而上”的創新模式，與存儲大廠“自上而下”的標準化產品，在滿足企業AI Agent落地需求時，誰更敏捷、誰更可靠？

·這種“開發者定義存儲”的浪潮，對未來企業IT的采購決策、技術棧選擇將帶來哪些深遠影響？

#產業實踐#

從“能用”到“好用”：AI原生存儲在頭部企業的真實落地答卷

擬采訪對象：大型互聯網公司（如字節、阿里、騰訊）存儲/基礎設施負責人、金融/制造行業頭部企業CIO、AI存儲廠商交付負責人

·過去兩年，許多企業采購的高性能存儲，在AI開發環境中被驗證性能優異，但一旦部署到復雜的生產環境中，為何常出現“水土不服”？

·AI原生存儲從POC環境到真實生產環境，面臨哪些落地落差？如：與現有運維體系的集成、異構硬件的兼容、人員技能短缺等，如何消弭？

·對于擁有海量數據、復雜IT架構的大型企業而言，如何制定一條平滑的、從傳統存儲向AI原生存儲演進的路線圖？

數據主權與AI博弈：中國存儲廠商的全球化“大考”

擬采訪對象：有海外業務布局的存儲企業負責人、跨境數據合規專家、海外云廠商合作方、出海企業CTO

·跨越數據主權鴻溝：面對歐美日趨嚴格的數據出境法規（如GDPR、CCPA）以及東南亞、中東等地的數據本地化要求，中國存儲廠商的全球化產品，如何設計滿足各地合規要求的數據駐留、加密與審計功能？

·適應海外AI生態：中國的AI存儲解決方案，如何與海外主流的AI框架、Agent平臺及云服務進行深度集成與認證，打破生態壁壘？

#未來展望#

記者手記：AI Agent的終點，是“一切皆存儲”嗎？

歷時一月走訪，繪制中國AI原生存儲產業生態圖譜：誰是底層介質與芯片提供者？誰是存儲軟件與系統集成者？誰是場景落地的先行者？誰在悄然進行戰略轉型？

#短視頻#

“存”蓄智能，“儲”備未來：存儲，AI的終極命脈

擬采訪對象：存儲廠商CTO/產品負責人、大型互聯網公司AI基礎設施負責人、AI Agent平臺公司創始人、一線數據工程師/運維人員（講述存儲瓶頸帶來的真實痛點）

風格：行業深度分析+權威采訪混剪+AI生成/超寫實3D存儲架構演示

基于數據猿的深度調研和走訪以及各方主動申報參與，會在嚴格的審核機制下發布《2026中國「數據存儲」領域最具商業合作價值企業》盤點，讓外界對中國的“數據存儲”行業典型性代表企業，以“類榜單”的方式一目了然，供外界了解及合作參考，并最終會頒發榮譽證書給“上榜”的盤點企業。

以下為5月份“數據存儲”選題企業參與形式

為深度鏈接產業實踐與前沿洞察，數據猿誠邀在數據存儲領域具備技術引領力、場景落地能力或商業模式創新性的企業，共同參與本次月度選題策劃。根據策劃內容的三大板塊，企業可通過以下形式深度參與：

① 行業深度稿報道

形式：數據猿記者/編輯/分析師會對業內典型性代表企業高層，如CEO/CTO/CIO等進行1V1專訪，并撰寫深度專訪稿在國內外全渠道發布報道。

② 視頻深度報道

形式：把數據猿對業內調研了解到的最新動態與行業認知，通過撰寫行業深度稿的方式對外報道，并呈現相關典型性企業、人物及產品、技術等相關信息。

③ 企業盤點申報

形式：企業提交相關資料，經數據猿調研團隊嚴格審核，入選《2026中國「數據存儲」領域最具商業合作價值企業》盤點名單，獲得專屬榮譽證書，并在全媒體矩陣發布展示。

#20+國內外發布傳播渠道#

稿件最終會發布在數據猿微信端頭條位置，以及數據猿官網、今日頭條、百度百家、搜狐、知乎、雪球、一點資訊、騰訊、鳳凰網、網易、網易lofter、趣頭條、博客中國、360快傳、新浪、微博、美國輕博客平臺Tumblr、美國版“公眾號”平臺Substack、Facebook、Twitter等20+渠道。

★★★如有意向參與以上任一方面，均可與數據猿工作人員聯系，詳聊具體參與方式。