2026年1月20日，阿里云PolarDB在开发者大会上发布AI数据湖库（Lakebase）等全新能力，支持多模态数据的统一存储与智能决策。新方案实现结构化、半结构化和非结构化数据的一致性存取，并提供缓存加速功能。通过多模态引擎与In-DB模型算子化集成，开发者可在库内完成语义检索与推理加工，确保数据隐私合规。同时，融合KVCache、图数据库与向量技术，提升检索效率。阿里云提出“AI就绪数据库”四大支柱：多模态AI数据湖库、高效融合搜索、模型算子化服务及Agent应用开发后端服务。目前，PolarDB已部署超300万核，覆盖86个可用区，广泛应用于金融、汽车、政务等领域，服务多家行业领先企业。

2026年1月20日，阿里云PolarDB开发者大会召开，发布多项新品，包括AI数据湖库（Lakebase）、模型算子化及面向Agent应用开发的托管能力。PolarDB首次提出“AI就绪数据库”四大核心支柱：多模态AI数据湖库、高效融合搜索能力、模型算子化服务和面向Agent开发的后端服务。目前，PolarDB用户规模超2万，部署规模超300万核，覆盖全球86个可用区，展现其技术实力与全球化布局。（记者 李佳怡）

2026年1月16日，华泰证券最新研报指出，AI数据中心建设驱动的超级周期仍是科技行业最大主线。通过2026年CES确认，计算芯片、存储、网络设备及电力等领域将持续受益。存储在AI算力产业链中的重要性显著提升，AI系统更注重通过协同设计降低Token生产成本，为服务器组装/散热（如工业富联、蓝思）、光互联（如中际旭创、长飞、藤仓）以及载板/PCB（如Ibiden、胜宏）等带来增长机会。

1月15日，星辰天合发布全栈AI数据方案AIMesh，包含三款核心产品：训练数据网MeshFS、全局对象网MeshSpace和推理内存MeshFusion。该方案旨在解决AI效率瓶颈，分别突破IO墙、数据重力墙和内存墙限制。实测数据显示，MeshFusion性能与纯DRAM差距控制在10%以内，在高并发场景下吞吐量线性增长，甚至在资源受限时实现20%的性能反超。这一创新方案为AI数据处理提供了高效支持。（财联社记者 付静）

随着AI技术发展，美国数据中心用电需求激增，预计到2030年电力需求将占总需求的22%，但电力供给不足，缺口持续扩大。绿电配储成为解决之道，科技巨头如谷歌、Meta等计划2030年前实现100%绿电供应，推动储能市场快速增长。低压直流储能因提升效率和算力密度，成为新趋势，预计到2030年对应储能需求达80-130GWh。美国储能市场2026年装机需求预计达80GWh，2030年增至391GWh，电池需求超500GWh，而本土产能不足，高度依赖中国供应链。国内企业有望深度受益，投资建议聚焦电池、储能系统及光伏配套三大主线。

美银分析师Vivek Arya预测，2026年全球半导体产业营收将同比增长30%，总额突破1万亿美元（约合7.03万亿元人民币）。他认为，AI数据中心领域到2030年潜在市场总额将超1.2万亿美元，复合年增长率达38%，其中仅AI加速器市场机遇就达9000亿美元。Arya指出，大型科技企业当前的高额AI投资兼具“进攻性”和“防御性”，以在激烈竞争中稳固自身地位。这一预测凸显了半导体与AI技术在未来数年的强劲增长潜力。

中信建投研报指出，随着GPU和ASIC升级迭代，算力性能提升，AI数据中心对高带宽网络硬件需求激增。800G光模块因单位传输成本低、功耗小、尺寸小，成为市场主流。其高增速反映了AI对带宽的迫切需求。预计到2026年，800G光模块需求将持续高速增长，同时1.6T光模块出货规模大幅增长，3.2T光模块研发也已开始布局。该趋势凸显了AI驱动下数据传输技术的快速发展与未来潜力。

12月7日，四川省医学会第二十九次消化病学学术会议在成都召开，同期举办“睿宾 2”医疗智能体发布会。华为闪存存储领域总裁谢黎明正式发布华为AI数据平台，基于OceanStor A800存储，内置智算能力，提供知识生成与检索、记忆萃取与召回、UCM推理加速三大核心技术。该平台可将医学文献、病例等多模态资源转化为高精度知识，实现超95%的检索准确率，并支持个性化记忆与多智能体协同学习，显著降低推理时延与成本。在平台支持下，华西医院等联合打造“睿宾 2”医疗智能体，为患者提供全病程诊疗服务，为医生提供文献助手、证据快搜、AI综述等智研支持，助力医疗智能化落地。

12月2日，美国政商界推动在多地新建或扩建AI数据中心的计划遭遇民众强烈反对。数据显示，仅今年第二季度，全美已有20个相关项目因民众抵制而受阻。反对者主要担心数据中心能源需求激增将导致电价上涨，最终由普通民众买单。这一争议凸显了技术发展与民生利益之间的矛盾。（新华社）

11月27日，摩根士丹利发布报告指出，AI行业面临水资源危机的重大威胁。报告显示，AI数据中心不仅是‘耗电狂魔’，还是‘吃水大户’，到2028年其用水量可能达1068亿升，若需求激增甚至可能升至1485亿升，相当于多个中型城市的年用水量。大摩强调，水资源瓶颈主要体现在区域性冷却需求和芯片制造上，而水资源无法像电力一样跨区域调配。例如，亚马逊AWS的大型数据中心项目因过度消耗水资源在亚利桑那州被否决；英国安格利亚水务公司也反对类似项目。为应对挑战，科技巨头正采用微通道液冷板、海水冷却等新技术，同时监管机构对用水标准更加严格。大摩预测，海水淡化和水资源管理技术将迎来增长，相关企业或比纯科技股更具竞争优势。