张宏图理事长在致辞中指出，当前，全球AI竞争已进入大模型规模化落地的深水区，数据存储能力正在成为决定AI发展“下半场”胜负的核心变量，中国坐拥全球最丰富的数据资源和最广阔的应用场景，完全有条件、有底气在这一轮存储架构的代际跃升中实现从并跑到领跑的历史性跨越。基于对时代机遇的判断，数据存储专委会于去年发起并成立了Future Storage（未来存储）工作组，旨在定义AI时代的存储架构，打造国产AI通用数据底座。本次Future Storage思享会活动期望汇聚专家智慧，从趋势洞察走向关键技术共识，为后续标准研制和产业实践提供指引。

金磊处长在致辞中表示，AI时代的到来将存储产业推向超级长周期，存储的性能要求、数据流转方式、存算协同关系正在加速变革，存储产业的战略价值亟需重新定位。电子司高度重视并积极支持数据存储产业发展，下一步将重点支持专委会及业界同仁做好三方面工作：一是勇于定义标准，梳理数据存储产业体系，形成产业共识与方向引领；二是敢于创新突破，在新型存储介质、芯片自主架构、AI存储架构等方向啃下硬骨头，率先实现突破、验证与落地，及时总结经验，形成可推广、可复制的成果；三是善于形成合力，推动从介质到芯片、从整机到应用的全产业链协同合作，构建多方共赢的产业生态。

在趋势洞察环节，专委会Future Storage工作组特邀专家饶成莉发表了《AI基础设施架构创新，重构AI存储产业生态》主题演讲。她深入分享了北美头部科技公司的关键技术布局与生态联盟战略——围绕AI Factory构建全新AI Data Platform底座，以支撑预训练、后训练、推理、多智能体及物理AI等新兴应用场景。饶成莉指出，AI正面临巨大发展机遇，并倡议国内应用、芯片、网络、存储介质等产业链各方携手，共同定义新场景下的技术标准，构建多元共赢的AI新生态。

在实践探索分享环节，清华大学计算机系教授武永卫以《数智融合，打造AI-Ready知识供给体系》为主题发表演讲。他指出，AI规模化落地的瓶颈正从模型能力转向数据与知识供给能力，当前面临语义、质量、性能三大痛点。武永卫认为，从传统数据存储走向AI-Ready，打造AI-Ready知识供给体系，贯通数据存储、数据生成、知识供给，形成语义化组织、高质量生成、高性能供给的存储底座，是存储产业的新机遇。通过将高质量数据转化为数据集，并利用模型闭环构建知识库与记忆库，使其具备智能与自成长能力，最终将成为AI规模化落地的底座。

华为技术有限公司闪存存储领域总裁谢黎明带来《构建AI数据平台，重塑Token经济新格局》主题分享。他指出，2026年是Agentic AI元年，Agentic AI面向ToB企业应用落地面临知识、效率、记忆三大核心挑战。针对这些挑战，他分享了业界及华为的前沿实践：构筑知识系统工程，让智能体实时获取高精准知识；打造AI推理“加速引擎”，让智能体响应更快、Token成本更低；构建可持续总结的记忆系统，让智能体越用越聪明。谢黎明强调，面向 Agentic AI 乃至未来 Physical AI，传统存储架构已无法适配演进需求，原生AI存储正迎来软件、硬件、架构全方位代际升级，存储系统能否在AI时代新技术栈中找准定位，正成为产业发展的关键命题。

在随后的研讨环节，数据存储专委会秘书长孙钢主持了以“共建AI存储产业新生态，赋能智能推理高质量发展”为主题的深度讨论。与会嘉宾围绕AI存储应用挑战、AI存储核心价值、AI存储架构与本土创新三大核心议题展开深入交流。

来自移动研究院、国家金融标准化研究院、理想汽车、京东等单位的专家代表，结合AI训练、推理、语料库跨域整合等不同场景，分享了各行业对AI存储的差异化需求与核心痛点。智谱、华为、曙光、浪潮、江波龙、宏杉科技、焱融科技、GCC全球计算联盟等厂商与机构代表也从技术方案与产业实践角度贡献了真知灼见，共同探讨AI存储产业生态建设路径。

曙光信息产业（北京）有限公司总裁助理、集中式存储产品部总经理郭照斌作为专委会当值主任委员单位代表进行总结。他指出，此次研讨会，与会嘉宾形成了多项共识：AI存储正在成为企业AI训推的标准基础设施，产业发展需要系统性推进而非单点突破，政策与标准是产业高质量发展的关键牵引。他提出三点倡议：一是加快推动AI存储标准体系建设，以现有团标为基础，推进国标立项；二是持续深化政、产、学、研协同，凝聚各方合力；三是凝聚产业共识，形成政策建议与支持。

随着人工智能大模型从训练走向推理的规模化落地，数据存储产业正迎来前所未有的战略机遇期。站在新起点上，数据存储专委会将以本次研讨会为契机，充分吸收各方真知灼见，强化产业协同平台效能，加速产学研用深度融合，贯通创新全链条，以存储之力，筑AI之基，为产业高质量发展和数字中国建设注入新动能。