各行业企业存储的数据量持续攀升，5PB以上已成常态，10PB以上也日益普遍。2026年非结构化数据管理的主题是全面增长：更多数据、更多投资、更多痛点以及更多AI安全风险。AI应用加速普及、数字化信息激增以及富媒体和传感器数据大幅增加推动了数据增长。随着AI推理应用的发展，企业将意识到非结构化数据管理对AI投资回报率的关键作用。

各行业企业存储的数据量持续攀升，5PB以上已成常态，10PB以上也日益普遍。2026年非结构化数据管理的主题是全面增长：更多数据、更多投资、更多痛点以及更多AI安全风险。AI应用加速普及、数字化信息激增以及富媒体和传感器数据大幅增加推动了数据增长。随着AI推理应用的发展，企业将意识到非结构化数据管理对AI投资回报率的关键作用。

AI聊天机器人虽然便捷，但存在诸多安全隐患。用户与聊天机器人分享的个人信息不受隐私保护，对话记录可能被搜索引擎索引。专家建议：将聊天机器人视为公共环境，避免透露敏感个人信息；不要过度分享心理状态和健康问题；关闭记忆功能并定期导出数据；对AI生成内容保持怀疑并核实信息；警惕冒充客服的钓鱼诈骗；启用双因素认证；重要问题应向真人倾诉而非AI；避免过度依赖AI以防思维能力退化。

亚马逊宣布重大人事调整，实用计算高级副总裁Peter DeSantis将接管AGI组织，直接向CEO Andy Jassy汇报。DeSantis将带领Annapurna Labs芯片业务和量子计算团队加入该组织。此举旨在将AI相关业务整合为全公司战略，而非仅限于AWS。亚马逊押注垂直整合策略，通过控制芯片和模型实现端到端优化。著名AI研究员Pieter Abbeel被任命为前沿模型研究团队负责人， ...

据报道，OpenAI正与亚马逊洽谈至少100亿美元的融资。亚马逊此前已是Anthropic的最大投资者，并为其建设了110亿美元的数据中心园区。若融资达成，OpenAI将采用AWS的Trainium系列AI芯片。Trainium3采用三纳米工艺，配备八核心和32MB SRAM内存。AWS可将数千台服务器连接成拥有百万芯片的集群。报道未透露具体估值，但OpenAI最近一次二次出售估值已达5000亿美 ...

亚马逊宣布重大人事调整，实用计算高级副总裁Peter DeSantis将接管AGI组织，直接向CEO Andy Jassy汇报。DeSantis将带领Annapurna Labs芯片业务和量子计算团队加入该组织。此举旨在将AI相关业务整合为全公司战略，而非仅限于AWS。亚马逊押注垂直整合策略，通过控制芯片和模型实现端到端优化。著名AI研究员Pieter ...

2025年，GPU短缺、电网连接延迟及AI计算需求激增使电力成为云计算发展的限制因素。超大规模云厂商加速建设的同时重写了能源、网络和风险策略。预计到2030年，超大规模云厂商将控制全球60%的数据中心容量。AI工厂园区规模达吉瓦级，机架密度超200千瓦，电力供应成为首要瓶颈。云巨头通过大规模太阳能采购、次级市场建设和海底光缆投资来应对。电力可用性成为塑造所有决策的核心摩擦点。

甲骨文、微软、Meta等云计算巨头未来将投入5000亿美元租赁数据中心，反映行业对人工智能的巨额押注。甲骨文承诺最高达2480亿美元，其中仅去年11月单季就签约1500亿美元,主要用于支撑OpenAI模型训练部署。与亚马逊、微软相比，甲骨文云业务规模较小但单一客户风险集中。Meta承诺租赁支出达580亿美元，是一年前的三倍。这些租赁成本独立于资本支出统计，六家公司过去四季度资本开支达3720亿美元 ...

2025年成为可穿戴技术的转折之年。过去十年，该领域主要聚焦健康健身，但今年科技公司纷纷将可穿戴设备定位为AI载体。智能眼镜被重新命名为"AI眼镜"，Meta、谷歌等巨头强调AI交互才是核心卖点。市场还涌现出AI吊坠、AI别针等随身监听设备。三星、苹果、Garmin等品牌也在智能手表中加入AI功能。业界认为可穿戴设备是唯一能保证全天候贴身存在的计算设备，成为AI助手的理想载体。

新兴企业Ewigbyte采用直接在未涂层玻璃上写入数据的光学存储技术，数据物理嵌入基板可保存数百至数千年。与Cerabyte不同，该公司不出售硬件设备，而是提供托管服务模式。其首代玻璃介质容量约10GB，读写速度目标为每头500MB/s，支持8个并行头。公司计划明年年中展示首个运营机架，2026年9月实现TB级写入演示。该技术无需能耗和冷却，适合冷数据长期存储。

新兴企业Ewigbyte采用直接在未涂层玻璃上写入数据的光学存储技术，数据物理嵌入基板可保存数百至数千年。与Cerabyte不同，该公司不出售硬件设备，而是提供托管服务模式。其首代玻璃介质容量约10GB，读写速度目标为每头500MB/s，支持8个并行头。公司计划明年年中展示首个运营机架，2026年9月实现TB级写入演示。该技术无需能耗和冷却，适合冷数据长期存储。

普渡大学和佐治亚理工学院研究人员提出采用脑启发算法构建AI计算机架构的新方法。研究显示，传统冯·诺依曼架构中处理器与内存分离造成数据传输瓶颈，随着AI模型规模四年内增长5000倍，能耗问题日益严重。研究团队建议采用脉冲神经网络和存内计算技术，将处理和存储功能集成，突破"内存墙"限制，显著降低AI模型能耗，使AI设备更适用于医疗、交通和无人机等实际应用场景。