华为第七届奥林帕斯奖启动全球征集，单项最高 100 万元聚焦 Agentic AI 数据基础设施

IT之家 10 月 21 日消息，华为今日宣布，第七届奥林帕斯奖（2026）正式启动全球征集。

“奥林帕斯奖”（OlympusMons Awards）是由华为公司于 2019 年起设立，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，实现产学研合作共赢。

2026 年奥林帕斯奖设置 2 个奥林帕斯奖（每个 100 万元奖金）、5 个奥林帕斯先锋奖（每个 20 万元奖金）（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 1-5 个先锋奖），获奖人 / 团队可以和华为建立技术交流渠道并获得科研助力。

官方表示，随着 AI 技术的持续发展，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，数据的留存、管理与应用方式也在发生改变。本届奥林帕斯奖将聚焦解决 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，面向全球科研工作者公开征集解题之道。

IT之家附本届难题如下：

方向一：每 bit 极致性价比的存储技术

AI 的持续发展带来数据量的爆发式增长，对数据“存得下、存得起”以及及时访问的需求飙升；研究海量数据的超高密度存储技术与状态数据的高性能访问技术，打造每 bit 极致性价比的存储系统。

• 难题一：海量数据的超高密度存储与高效检索技术

• 难题二：状态数据的内存型存储介质与近存加速技术

方向二：Agentic AI 原生的数据底座

Agentic AI 逐渐走进企业生产场景，对 Token 生产效率以及企业知识跨域复用和演化提出了更高的要求；研究 Agent 负载下数据高效供给，以及高泛化、可演进的知识表征等技术，加速 AI 规模化落地。

• 难题三：以 Token 生产效率为中心的高效数据供给技术

• 难题四：基于本体知识图谱的高泛化、可演进知识表征技术

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