百万奖金怎么分，时间表已经敲定
一道世界级的存储难题，如今明码标价：解出来，100 万元。10 月 21 日，华为宣布第七届奥林帕斯奖（2026）正式启动全球征集，面向全球科研工作者公开征集数据存储领域基础研究成果的解题之道。这个由华为于 2019 年设立的奖项，如今已办到第七届，成为数据存储领域颇具影响力的专业奖项之一。
具体到奖项设置，2026 年设 2 个奥林帕斯奖，每个奖金 100 万元；另设 5 个奥林帕斯先锋奖，每个 20 万元。若大奖出现空缺，评委会可根据实际评选结果决定是否追加 1 至 5 个先锋奖。除现金之外，获奖人或团队还可以与华为建立技术交流渠道，并获得科研助力——对做基础研究的团队来说，后者往往比奖金更有分量。
节奏也完全公开：申报窗口为 2026 年 10 月 20 日至 2027 年 3 月 31 日，成果评审安排在 2027 年 4 月至 7 月，颁奖典礼定于 2027 年 8 月。评选从技术价值和商业价值两个维度综合评判，涵盖目标达成度、技术创新性、技术成熟度、可应用性、可扩展性和经济效益六项指标。
两大方向四道难题，考卷已经摊开
本届征集设置了两大技术方向，每个方向各挂两道具体难题。方向一叫「每 bit 极致性价比的存储技术」，针对的是数据爆发后最朴素的诉求：海量数据要「存得下、存得起」，状态数据还要能被高性能访问。它拆成两道题：难题一是海量数据的超高密度存储与高效检索技术，难题二是状态数据的内存型存储介质与近存加速技术。
方向二则直接以 Agentic AI 命名，叫「Agentic AI 原生的数据底座」。随着 Agent 智能应用走进企业生产场景，Token 生产效率以及企业知识的跨域复用和演化被摆到了台前。对应的两道题分别是：以 Token 生产效率为中心的高效数据供给技术，以及基于本体知识图谱的高泛化、可演进知识表征技术。赛题细节在华为官方页面均有完整描述，申报者可以按图索骥。
官方对方向二的定义：牵引突破 Agent 负载数据供给瓶颈，构建 AI 可理解、可信任可追溯、可复用的企业数字资产，加速 AI 规模化落地。
为什么考题盯上了 Agent
官方给出的背景解释是：AI 技术持续发展，传统应用正在向 Agent 智能应用演进，数据不仅在规模上持续增长，留存、管理与应用方式也在发生改变。落到具体痛点上，本届奖项聚焦四个问题——存储介质成本高、推理能效比低、数据供给不精准、知识泛化和演进难。
翻译成更直白的话：Agent 负载和传统应用完全不同，一次任务里往往同时压着推理计算、知识索引和长程记忆多类需求，对底层系统的容量、带宽、时延和 IOPS 都提出了远超以往的更高要求。以 HBM、DRAM 和 Flash 为代表的不同存储介质各有特性差异，如何把它们的强项都用起来，正是不少团队多年攻关的方向。换句话说，Agent 跑得快不快，一半取决于存储这一层供血够不够。
往届成绩单：谁把百万奖金抱回了家
参考价值最大的是刚揭晓不久的第六届。2026 年 8 月 29 日，在杭州举办的 2026 全球数据存储教授论坛上，第六届获奖名单正式公布：来自全球 30 所高校及研究机构的 160 多位专家学者申报，最终 7 支团队脱颖而出，分获 1 项奥林帕斯奖和 6 项奥林帕斯先锋奖。
最高荣誉由沈志荣、张一鸣两位教授领衔的智能存储与计算重点实验室团队拿下，获奖成果是「层次化大内存的 I/O 优化与高效组织技术研究」，实现了 xPU 下的高性能数据访问，显著提升了系统推理效率。这支团队自 2017 年起就持续投入层次化大内存技术研究，研究范围覆盖 HBM、DRAM、持久内存及 Flash 等不同层次的介质，算得上十年磨一剑。先锋奖的获奖名单同样亮眼：香港科技大学（广州）陈雷团队、上海交通大学徐尔茨团队与刘方鑫团队、复旦大学陈智能团队、华中科技大学胡燏翀团队，以及荷兰阿姆斯特丹自由大学 Frank van Harmelen 团队均在列。而在更早的历届评选中，清华大学、苏黎世联邦理工学院和上海交通大学的团队也曾捧回最高奖。论坛现场，华为数据存储产品线研发管理部部长常胜同步公布了第七届的技术方向与难题——也就是今天这份全球考卷。
一场面向产业的「预研招标」
换个角度看，奥林帕斯奖更像华为向全球学界发出的一份预研招标书。对企业来说，存储是 AI 基础设施里最容易被忽视、却最烧钱的一环，每 bit 成本的高低直接决定推理服务的账单厚度；对高校团队而言，真金白银之外，与华为建立技术交流渠道意味着成果有了产业化通道。长周期的底层技术投入从来不是新鲜事，苹果自研 6G 基带同样是多年默默布局的产物，这条路线的耐心与风险此前已有分析。
也有人会嘀咕：100 万元解一道世界级难题，是不是给少了？但基础研究的定价从来不该只看奖金数额，奖项更大的意义在于方向背书——被评委会认可的成果，等于同时拿到了产业界的入场券。而且从历届名单能看出明显的导向：获奖课题几乎都在两三年内就切进了产业痛点，从大内存 I/O 优化到大容量 SSD 索引技术，无一例外。钱是引子，方向才是答案。
结语
第七届奥林帕斯奖把命题明确写在了 Agentic AI 的数据基础设施上，四个难题个个都是产业刚需。申报窗口已经开启，答卷截止到 2027 年 3 月底，答案将在次年 8 月的颁奖典礼上揭晓。哪些团队能接住这 100 万元的英雄帖，值得持续关注。
