对于技术决策者而言，Agent 的价值并不止于模型效果，更取决于其背后的 IT 基础设施是否具备长期支撑能力。一个真正可投入生产的 Agent 平台，需要的不只是算力堆叠，而是从计算、存储、网络、安全、数据、平台工程到运维治理的一体化基础设施体系。换句话说，Agent 承载能力，本质上考验的是企业 IT 架构的系统性能力。

摘要：随着AI产业化发展，传统存储架构面临严峻挑战。训练阶段需要EB级容量扩展和百GB级吞吐，推理阶段要求低时延和快速检索。当前存储方案存在弹性不足和性能瓶颈问题。深信服EDS统一存储采用Shared-Everything架构，通过MMUA多模统一设计实现线性性能扩展，提供全局数据视图和智能生命周期管理，有效解决AI应用中的数据孤岛和成本优化问题，成为AI时代的高效数据引擎。

虚拟化平台建设正从资源整合转向核心业务承载与未来演进能力。企业选型时需重点关注平台稳定性、真实业务性能表现、信创适配成熟度及长期演进空间。头部实践表明，成功案例往往具备三大特征：优先保障业务连续性而非参数领先、验证真实负载下的性能表现、具备国产化生态的落地能力。建议技术负责人采取三阶段迁移法，建立兼容矩阵，并同步优化整体架构。当前虚拟化建设需平衡稳定承载、信创适配与AI基础设施准备，选择能支撑业务