華為第六屆奧林帕斯獎啟動，全球懸賞300萬元求解AI存儲難題
12月26日，華為第六屆奧林帕斯獎正式啟動全球征集，面向全球科技人才懸賞300萬元人民幣獎金池，聚焦解決AI時代的存儲難題。作為華為"天才少年計劃"的延續，奧林帕斯獎旨在通過全球征集，發現并支持解決存儲技術瓶頸的創新方案，推動AI時代存儲技術的突破性發展。
據華為官方消息，2025年華為奧林帕斯獎設置了2個奧林帕斯獎和5個奧林帕斯先鋒獎。其中，奧林帕斯獎獎金為每項150萬元人民幣，奧林帕斯先鋒獎獎金為每項20萬元人民幣。獲獎人/團隊將與華為建立技術交流渠道，并獲得華為在科研資源、技術平臺和產業生態方面的持續助力。
華為表示，奧林帕斯獎的設立源于對存儲技術在AI時代重要性的深刻認識。隨著AI模型規模不斷擴大，數據量呈爆炸式增長，傳統存儲架構面臨容量、速度、能耗等多方面挑戰。華為認為，解決這些挑戰是推動AI技術可持續發展的關鍵。
聚焦AI時代的存儲技術瓶頸
華為在公告中明確表示，本屆奧林帕斯獎聚焦"解決AI時代的存儲難題"兩大方向：
創新介質技術：涵蓋SSD存算融合與高效索引、超高密度存儲信道調制編碼、大內存網絡協議優化；
Agentic AI數據底座：攻關多模態知識提取與檢索、語義信息凝練技術。
評選原則強調技術價值與行業價值的雙重考量，獎金分兩年發放（每年50%），用于資助團隊后續研究。申報通道將于2026年4月30日關閉，頒獎典禮定于2026年8月舉行。
這源于華為在AI領域的長期實踐發現：當前AI模型訓練和推理過程中，存儲系統已成為性能瓶頸。據華為內部數據，AI訓練過程中，約有50%的計算時間被用于數據搬運，而非實際計算。
華為高級副總裁周躍峰指出，AI技術的演進正推動傳統應用向Agent智能應用轉型，數據規模呈指數級增長，而現有存儲架構面臨三大矛盾：
算力開銷與推理效率的沖突：大模型推理需兼顧精度與速度，但當前存儲協議棧復雜導致延遲居高不下；
數據價值攀升與存儲成本的失衡：AI訓練數據量激增使存儲成本占比突破行業閾值，企業邊緣計算場景對高性價比方案需求迫切；
處理器與存儲的帶寬瓶頸：xPU集群因存儲帶寬不足導致算力利用率低下，推理時間延長影響業務響應。
以機械硬盤為例，盡管其性價比仍高于固態硬盤，且可靠性與壽命更具優勢，但中國存儲產業在機械硬盤領域的國產化缺失，已成為制約AI發展的關鍵短板。周躍峰強調：“AI大腦=處理器+數據存儲，若中國持續‘重計算、輕存儲’，將難以成為真正的AI強國。”
華為的存儲技術戰略與長期投入
奧林帕斯獎的設立并非偶然，而是華為在存儲技術領域長期投入的延續。華為數據顯示，2023年其研發投入達1647億元，占總收入23.4%，近十年累計投入超1.11萬億元。
2024年，華為在存儲技術領域取得多項突破：發布全閃存存儲系統OceanStor Dorado 8000，實現單節點IOPS突破200萬；推出AI智能存儲引擎，將數據處理效率提升40%；在存儲芯片領域與多家合作伙伴聯合研發，實現存儲控制器芯片自研突破。
華為在2024年全球存儲市場份額達到12%，成為全球第四大存儲廠商，僅次于戴爾、希捷和西數。這一成績的取得，與華為持續的技術投入和創新密不可分。此前曝光的“磁電”存儲技術（MED）被視為顛覆性突破，每PB耗電僅71W，較傳統HDD節能90%，數據中心能源成本大幅削減；單架性能達8GB/s，是檔案磁帶裝置的2.5倍，數據遷移效率顯著提升。
這一技術方向與奧林帕斯獎的攻關目標高度契合。歷屆獲獎成果亦印證了獎項對產業化的推動作用：
2024年，清華大學武永衛教授團隊憑借“以存換算”技術突破大模型推理瓶頸，榮膺奧林帕斯獎；
2023年，蘇黎世聯邦理工學院Torsten Hoefler教授團隊與上海交通大學過敏意教授團隊，因在分布式存儲與持久性內存領域的創新，共享百萬獎金。
構建全球存儲創新生態
當前，AI存儲競賽已進入白熱化階段。華為提出，未來存儲需具備六大核心能力：極致性能、高擴展性、數據韌性、可持續發展、新數據范式及數據編織能力。奧林帕斯獎通過“懸賞+產學研合作”模式，正加速這一目標的實現。
從行業影響看，獎項不僅為科研人員提供資金支持，更構建了企業與學術界的創新生態。例如，2024年獲獎團隊需與華為共同探索每bit極致性價比存儲技術，直面AI時代數據無損壓縮、企業邊緣訓推技術等前沿課題。
隨著12月26日征集令的發布，全球科研機構已進入備戰狀態。這場存儲領域的“登峰之戰”，或將重新定義AI技術的未來邊界。正如周躍峰所言：“存儲的進化，決定AI大腦的聰明程度?！痹?00萬元獎金的激勵下，誰將率先叩開下一代存儲技術的大門？答案值得期待。
