华为于10月21日宣布，第七届奥林帕斯奖（2026）正式启动全球征集。该奖项由华为于2019年设立，旨在鼓励全球科研工作者投入数据存储领域基础理论研究，突破关键技术难题，加速科研成果产业化。2026年奖项设置2个奥林帕斯奖，每个奖金100万元；5个奥林帕斯先锋奖，每个奖金20万元。当奥林帕斯奖出现空缺时，由评委会根据实际评选结果决定是否追加1至5个先锋奖。获奖人及团队可与华为建立技术交流渠道并获得科研助力。
与往届不同，本届奖项的研究方向明确指向Agentic AI的数据基础设施。华为方面表示，随着AI技术持续发展，传统应用正在向Agent智能应用演进，数据不仅在规模上持续增长，其留存、管理与应用方式也在发生改变。本届征集聚焦解决Agentic AI数据基础设施中存储介质成本高、推理能效比低、数据供给不精准、知识泛化和演进难等问题。
具体来看，征集设置两大方向、四项难题。方向一为“每bit极致性价比的存储技术”，针对AI带来的数据量爆发式增长以及对数据“存得下、存得起”和及时访问的需求，包含两项难题：海量数据的超高密度存储与高效检索技术，以及状态数据的内存型存储介质与近存加速技术。方向二为“Agentic AI原生的数据底座”，面向Agentic AI进入企业生产场景后对Token生产效率及企业知识跨域复用与演化的更高要求，包含两项难题：以Token生产效率为中心的高效数据供给技术，以及基于本体知识图谱的高泛化、可演进知识表征技术。
奥林帕斯奖已举办六届，此前有7支科研团队获得第六届奥林帕斯奖。从本届命题设置看，华为将存储技术研究与Agentic AI的规模化落地直接挂钩，覆盖介质成本、推理能效、数据供给与知识表征等关键环节，反映出数据基础设施正成为AI应用从实验走向生产环境的重要制约因素。
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