Agentic AI 的存储冲击:数据层成企业部署新瓶颈
BenBajarin · x · 2026-09-23
Ben Bajarin 结合 Dell Tech World 的见闻撰文,指出企业数据层正重回 AI 讨论中心,存储将成为 Agent 规模化部署的下一个基础设施瓶颈。
- Agent 改变工作流性质:以 Claude Code/Cowork 与 Codex 为早期信号——当模型获得文件系统读写权限、进入项目环境后,工作流留下的不只是最终产出,还有完整的生成过程记录(如何做出、依据什么上下文、改了什么)。
- 从冷数据到暖数据:企业数据目前多是存档性质的「冷数据」,散落在文档、工单、文件共享、数据库、合规归档与数据湖中。人可以靠搜索与判断绕过碎片化,Agent 却不能,除非上下文以系统可用的方式被表示。
- Agent 的数据需求:不仅需要模型与应用接口,还需要可检索、可授权、可验证、可执行、可写回、可保留的企业上下文。
- 连锁压力:这一要求会波及整个数据栈——存储、检索、治理、可观测性以及控制数据访问的软件层。作者预告将发布 V2,加入关于 Agentic 企业中存储的新研究。
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