AI思维是一种更具雄心、更有远见的思维方式，它让人能够从更大的格局出发，去思考和解决真正重大的问题。将云和AI进行组合，会让个人开发者拥有更大的控制力和能力，未来的十年必将激动人心。

当前，AI大模型、AI Agent 迎来持续爆发，也让数据采集、准备、训练、推理、归档五个数据处理阶段重要性愈发突出，存储系统需在各阶段提供差异化支撑，而打通数据流通的任督二脉，核心在于发力智能存储技术：以解决数据孤岛、资源错配及冷数据占用高成本介质等问题。在涨价周期下，存储单位容量的价格对比已失去意义，行业更应关注每TB有效数据的全生命周期存储成本，其涵盖硬件采购、能耗、运维、空间占用及对上层业

在中国数据库市场，比“替代”更难的是选择。如今，数据库已成为AI时代名副其实的数据底座，但国内企业技术决策者们却陷入一种前所未有的“选择焦虑”：数据库市场品牌林立，技术架构同质化严重，上百款数据库产品更是目不暇接，以至于技术决策者们纷纷发出感叹：“为什么数据库选型这么难？毫无疑问，“选择困境”的背后是一个更深层的问题：即随着中国千行百业数智化转型的全面深入，数据库如何支撑起企业近、中和长期的数据战

在生成式AI重塑世界的进程中，数据存储的一场深层次变革已全面启动。当AI大模型参数超越万亿级，AI推理全面走向工业化，Manus、Dify等Agent全面爆发之际，高质量的数据集、全新的接口协议和高效快速的数据综合处理带来一系列全新存储挑战。此刻，算力对于AI应用与发展依然重要，但没有与之匹配的存力进行高效协同，再强大的算力也无用武之地。因此，统一的AI数据平台迅速崛起，成为存力发展的重要趋势和数

科学革命的结构》一书认为，范式是科学研究的方法论，而范式的突破则会带来一系列科学革命。今天，科学研究又站在一个关键的历史节点：当算力、数据、AI大模型等技术快速交织发展之际，人工智能正推动科研范式加速从数值模拟、大数据分析向科学智能（AI for Science，以下简称AI4S）演进，这标志着科学研究的基本方式和逻辑体系将迎来全面重塑。在此背景下，如何支撑起科研范式快速、高效地演进，就成为当下科

2025年被视为AI Agent爆发之元年，AI Agent在标准化和短周期任务中展现出令人惊叹的应用能力，市场中爆发多款备受瞩目的AI Agent 产品。面向未来，AI Agent对于长周期、复杂化任务领域也有望取得飞速进展，这无疑将彻底重塑众多行业的业务、流程和组织。“为什么不？”--当亚马逊云科技CEO Matt Garman在AWS re：Invent2025大会上喊出这一口号时，设想未来

无论是AI芯片厂商，还是整机厂商，均需要正视和适应算力市场的变化，以提升算力密度和能源利用效率，满足AIGC“大爆发”时代的算力需求。

因此，数据库需要更快、更强和更智能。此外，针对大模型时代的痛点，openGauss推出首个多库合一的内核引擎，其多模检索、多路召回能力支持智能平台精确、快速检索，与RAG组件（如Dify、RAGFlow）的无缝对接，实现“数据不出库”的智能化处理，助力开发者快速使用openGauss向量数据库能力。以openGauss为例，其正全力打造业界领先的超节点多写数据库，充分释放超节点在内存语义与共享能力

算力即国力。

“数据存储集群系统”以极具创新示范作用的应用效果获得大会组委会高度认可，充分证明了数据存力是实现算力价值的前提