（问题） 随着智能化应用从训练走向推理、从单一模型走向智能体协同，数据的产生方式与流转链路正在重塑；多家研究机构预测，未来几年全球智能化涉及的投入仍将保持高增长，来自物理环境的智能体数据增量有望显著高于传统数字应用。数据量增长、并发访问与实时推理需求叠加，使存储从“后台配套”变成同时承担“系统瓶颈”和“竞争焦点”的关键环节：既要装得下、取得到，还要更可靠、更节能、更易管理。
在人工智能的下半场，存储既是支撑创新的基础设施，也是推动变革的关键能力。只有持续创新、加强融合，才能更好支撑智能化应用落地与规模化发展。未来的存储演进，将以更高效、更可靠、更易管理为方向，持续释放科技赋能的价值。