在科技日新月异的今天，数据存储技术作为信息技术发展的基石，正面临着前所未有的挑战与机遇。12月26日，华为正式启动了2024年奥林帕斯奖悬红难题征集，这是华为连续第五年举办这一全球赛事，旨在汇聚全球科研智慧，共同探索数据存储领域的新边界，推动关键技术的突破与科研成果的产业化。此次发布的两大难题，不仅揭示了数据存储领域的最新趋势，更预示着AI时代数据存储技术的变革方向。

一、每bit极致性价比的存储技术：探索介质与应用的无限可能

在数据存储领域，性价比一直是衡量技术优劣的重要标准之一。华为此次提出的第一个难题，即每bit极致性价比的存储技术，无疑是对这一标准的又一次极致挑战。该难题不仅要求科研工作者在存储介质上进行创新，探索更高密度、更低能耗的存储材料，还要求在应用层面实现介质应用的优化，以及大模型无损压缩技术的突破。

存储介质的创新，是提升存储密度的关键。随着纳米技术和新材料科学的发展，科学家们正不断发现新的存储介质，如相变存储（PCM）、磁阻随机存取存储器（MRAM）等，这些新型存储介质在密度、速度和能耗方面都有着传统存储介质无法比拟的优势。然而，如何将这些新型介质应用于实际存储系统中，实现大规模商业化应用，仍需要科研工作者进行深入研究。

此外，大模型无损压缩技术也是实现极致性价比的重要一环。随着AI技术的快速发展，大型语言模型、图像识别模型等的应用越来越广泛，这些模型的数据量巨大，对存储系统的容量和速度都提出了极高的要求。如何在保证数据完整性的前提下，实现大模型数据的有效压缩，降低存储成本，是当前数据存储领域亟待解决的问题。

二、面向AI时代的新型数据底座：构建高性能、可扩展的数据存储体系

AI时代的到来，使得数据规模爆炸式增长，数据价值不断攀升。然而，现有的数据存储体系在面对AI应用时，往往存在带宽不足、算力集群可用度低、推理时延长、数据存储成本激增等问题。华为此次提出的第二个难题，即面向AI时代的新型数据底座，正是为了解决这些问题而设立的。

该难题要求科研工作者在高性能、可扩展性、数据韧性、可持续发展、新数据范式以及数据编织能力等方面进行攻坚。高性能和可扩展性是AI应用对数据存储系统的基本要求。随着AI模型的不断复杂化，对存储系统的读写速度、并发处理能力以及容量扩展能力都提出了更高的要求。科研工作者需要探索新的存储架构和技术，如分布式存储、闪存阵列等，以满足AI应用对高性能和可扩展性的需求。

数据韧性是确保数据在存储和传输过程中不被损坏或丢失的重要能力。在AI应用中，数据的完整性和准确性至关重要。因此，科研工作者需要研究新的数据保护技术，如数据备份、恢复、容错等，以确保数据的韧性。

可持续发展是数据存储领域的重要趋势。随着全球对环保和可持续发展的重视，数据存储系统的能耗、材料回收等问题也日益受到关注。科研工作者需要探索绿色存储技术，如低功耗存储、环保材料等，以降低数据存储系统的能耗和对环境的影响。

新数据范式和数据编织能力是AI时代数据存储系统的新要求。随着数据类型的多样化和数据量的快速增长，如何有效地管理和处理这些数据成为了一个难题。科研工作者需要研究新的数据管理和处理技术，如数据标签、数据索引、数据清洗等，以实现数据的快速检索和高效处理。同时，数据编织能力也是AI时代数据存储系统的重要特征之一。通过数据编织技术，可以将不同来源、不同格式的数据进行融合和整合，形成有价值的数据资产，为AI应用提供丰富的数据支持。

三、华为奥林帕斯奖：推动产学研合作共赢的典范

华为奥林帕斯奖的设立，不仅是对数据存储领域科研创新的鼓励和支持，更是推动产学研合作共赢的典范。通过这一赛事，华为将自身的技术需求和市场需求与全球科研工作者的智慧相结合，共同推动数据存储技术的创新与发展。同时，华为还为获奖者提供了丰厚的奖金和产业化支持，帮助他们将科研成果转化为实际应用，实现产学研的深度融合。

此外，华为奥林帕斯奖还促进了全球科研工作者之间的交流与合作。通过这一赛事，来自不同国家和地区的科研工作者可以共同研究、探讨数据存储领域的前沿技术和趋势，分享彼此的研究成果和经验，推动全球数据存储技术的共同进步。

华为奥林帕斯奖悬红难题的征集，不仅是对数据存储领域科研创新的挑战和机遇，更是对AI时代数据存储技术变革的预示和引领。随着科研工作者的不断探索和突破，相信在不久的将来，我们将迎来数据存储技术的新一轮革命性发展，为AI时代的到来提供强有力的技术支撑和保障。同时，我们也期待华为能够继续发挥其在数据存储领域的领导地位和技术优势，为推动全球数据存储技术的创新与发展作出更大的贡献。