當(dāng)主流大模型的參數(shù)規(guī)模皆突破萬(wàn)億級(jí)，行業(yè)逐漸意識(shí)到一個(gè)殘酷現(xiàn)實(shí)：大模型的技術(shù)紅利窗口正在收窄。
Transformer架構(gòu)主導(dǎo)的算法同質(zhì)化，使得模型性能差異從技術(shù)代差演變?yōu)楣こ虄?yōu)化。與參數(shù)量的邊際效益持續(xù)遞減形成鮮明對(duì)比的是，IDC研究顯示企業(yè)80%的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)仍處于沉睡狀態(tài)，包括設(shè)備日志、工藝文檔、客戶(hù)對(duì)話(huà)等數(shù)據(jù)金礦普遍尚未被有效開(kāi)采。
這種背景下，企業(yè)打造AI能力的重心正從"模型軍備競(jìng)賽"轉(zhuǎn)向"數(shù)據(jù)基建深耕"。日前，AI基礎(chǔ)軟件設(shè)施供應(yīng)商星環(huán)科技發(fā)布的AI-Ready Data Platform通過(guò)技術(shù)架構(gòu)的重構(gòu)，正在加速這一新局面的打開(kāi)。
一、AI競(jìng)爭(zhēng)聚焦數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)平臺(tái)與需求矛盾重重
Gartner高級(jí)研究總監(jiān)方琦的觀(guān)察直指行業(yè)痛點(diǎn)：由于大多數(shù)企業(yè)都依賴(lài)于相似的預(yù)訓(xùn)練模型，因此具有企業(yè)自身特色的數(shù)據(jù)正成為生成式人工智能采用和創(chuàng)新的關(guān)鍵差異化因素。企業(yè)獨(dú)特?cái)?shù)據(jù)，包括私有數(shù)據(jù)和行業(yè)Know-how，成為AI競(jìng)爭(zhēng)的唯一壁壘。
然而，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)平臺(tái)在數(shù)據(jù)治理、整合和管理方面存在諸多不足，與大模型對(duì)高質(zhì)量、多模態(tài)、領(lǐng)域知識(shí)數(shù)據(jù)的需求形成了核心矛盾。
數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的割裂問(wèn)題成為了顯著的瓶頸。企業(yè)通常需要管理多種類(lèi)型的數(shù)據(jù)模型，包括關(guān)系型數(shù)據(jù)庫(kù)、向量數(shù)據(jù)庫(kù)和時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)等。這些模型各自獨(dú)立管理，導(dǎo)致數(shù)據(jù)分散存儲(chǔ)，難以進(jìn)行統(tǒng)一調(diào)用和整合。數(shù)據(jù)治理的低效性是企業(yè)AI落地的另一大挑戰(zhàn)。許多企業(yè)缺乏有效的自動(dòng)化數(shù)據(jù)治理工具，導(dǎo)致數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)混亂，語(yǔ)料質(zhì)量難以達(dá)到預(yù)期。手工清洗數(shù)據(jù)的成本高昂，數(shù)據(jù)的動(dòng)態(tài)更新機(jī)制不足，難以滿(mǎn)足AI模型對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的需求。
此外，許多AI系統(tǒng)無(wú)法實(shí)時(shí)處理數(shù)據(jù)，無(wú)法滿(mǎn)足業(yè)務(wù)對(duì)即時(shí)性的要求。AI應(yīng)用的實(shí)時(shí)性和知識(shí)抽象能力不足，導(dǎo)致其難以有效對(duì)接業(yè)務(wù)場(chǎng)景。應(yīng)用斷層使得AI技術(shù)在企業(yè)中的落地面臨巨大挑戰(zhàn)。
數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的物理割裂、治理體系的效能遲滯、應(yīng)用層的價(jià)值斷層——這三大瓶頸構(gòu)成的復(fù)合型枷鎖，不僅推高了AI技術(shù)落地的工程復(fù)雜度，更在時(shí)間維度上形成了價(jià)值釋放的阻尼效應(yīng)。破局之道在于構(gòu)建具備全域治理、實(shí)時(shí)計(jì)算與智能融合能力的數(shù)據(jù)操作底層基建，這正是解鎖企業(yè)智能生產(chǎn)力的核心密鑰。
二、破局密鑰：星環(huán)科技的三維重構(gòu)
在2025年度產(chǎn)品發(fā)布會(huì)上，領(lǐng)先的AI基礎(chǔ)軟件設(shè)施供應(yīng)商星環(huán)科技亮出的AI-Ready Data Platform正是為了解決這些痛點(diǎn)而生。該平臺(tái)通過(guò)架構(gòu)革命、治理躍遷與工具鏈進(jìn)化三個(gè)維度的深度創(chuàng)新，為企業(yè)構(gòu)建起從數(shù)據(jù)沉淀到AI落地的全棧數(shù)據(jù)能力。
1、底層數(shù)據(jù)的“大一統(tǒng)”：
星環(huán)科技以"多模型統(tǒng)一架構(gòu)"重構(gòu)數(shù)據(jù)世界的底層法則。這項(xiàng)突破性技術(shù)構(gòu)建起四層協(xié)同體系，涵蓋從統(tǒng)一接口、統(tǒng)一計(jì)算引擎、統(tǒng)一存儲(chǔ)到統(tǒng)一資源管理。其中，統(tǒng)一存儲(chǔ)是這一架構(gòu)的核心亮點(diǎn)，星環(huán)科技實(shí)現(xiàn)了11種模型數(shù)據(jù)的統(tǒng)一存儲(chǔ)管理，包括關(guān)系型數(shù)據(jù)、搜索引擎、寬表存儲(chǔ)、圖存儲(chǔ)、地理空間存儲(chǔ)、時(shí)序數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、鍵值存儲(chǔ)、事件存儲(chǔ)、文檔存儲(chǔ)、對(duì)象存儲(chǔ)和向量存儲(chǔ)等。
這一創(chuàng)新使星環(huán)科技成為國(guó)內(nèi)首個(gè)通過(guò)信通院“多模數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品評(píng)測(cè)”的廠(chǎng)商，也是國(guó)內(nèi)首批發(fā)布分布式向量數(shù)據(jù)庫(kù)的企業(yè)，并入選Gartner“數(shù)據(jù)庫(kù)產(chǎn)品品類(lèi)最多的廠(chǎng)商之一”。
星環(huán)科技通過(guò)多模型統(tǒng)一架構(gòu)打破數(shù)據(jù)巴別塔，為各類(lèi)垂直大模型場(chǎng)景的落地需求提供最基礎(chǔ)的統(tǒng)一數(shù)據(jù)底座。
2、治理層的智能躍遷：
在統(tǒng)一數(shù)據(jù)平臺(tái)的基礎(chǔ)上，星環(huán)科技構(gòu)建起智能化治理矩陣。
星環(huán)科技成功實(shí)現(xiàn)了非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)向半結(jié)構(gòu)化的高效轉(zhuǎn)化，為大模型提供了多模型形態(tài)的有力支持。其語(yǔ)料開(kāi)發(fā)工具TCS（Transwarp Corpus Studio）全面覆蓋語(yǔ)料的全生命周期，支持多源數(shù)據(jù)采集，能夠?qū)Σ杉恼Z(yǔ)料進(jìn)行深度解析與智能分類(lèi)，從而生成高質(zhì)量的語(yǔ)料。知識(shí)工程平臺(tái)星典（Knowledge Lodge）則在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步解析語(yǔ)料，精準(zhǔn)抽取關(guān)鍵知識(shí)要素并整合進(jìn)知識(shí)庫(kù)，為企業(yè)數(shù)據(jù)治理提供了堅(jiān)實(shí)的知識(shí)支撐，確保知識(shí)的時(shí)效性和準(zhǔn)確性。
此外，星環(huán)科技的大數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)工具Transwarp Data Studio（TDS）在企業(yè)數(shù)據(jù)資產(chǎn)管理中扮演著關(guān)鍵角色。其4.0版本在數(shù)據(jù)資產(chǎn)運(yùn)營(yíng)和語(yǔ)料管理方面實(shí)現(xiàn)了顯著提升，包括支持多種類(lèi)型數(shù)據(jù)的管理，提供靈活的編目和智能檢索功能，極大地豐富了數(shù)據(jù)管理的范圍和靈活性；新增入湖向?qū)Ш椭悄鼙P(pán)點(diǎn)能力，簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)湖倉(cāng)的構(gòu)建流程，實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化資產(chǎn)盤(pán)點(diǎn)，顯著提升了數(shù)據(jù)管理的效率和準(zhǔn)確性；結(jié)合實(shí)時(shí)湖倉(cāng)集一體平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)秒級(jí)數(shù)據(jù)同步和高可用性保障，滿(mǎn)足即時(shí)查詢(xún)和跨系統(tǒng)任務(wù)執(zhí)行的需求，為企業(yè)提供高效的數(shù)據(jù)支持。TDS已經(jīng)在金融、能源、政府、醫(yī)療、交通等多個(gè)行業(yè)成功落地，助力客戶(hù)高效管理數(shù)據(jù)資產(chǎn)，提升數(shù)據(jù)治理水平。
而在知識(shí)工程領(lǐng)域，星環(huán)科技的TKH知識(shí)平臺(tái)通過(guò)語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)，賦予AI業(yè)務(wù)語(yǔ)義理解能力。具體來(lái)看，通過(guò)知識(shí)圖譜，企業(yè)能夠?qū)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識(shí)資產(chǎn)，提升數(shù)據(jù)的附加值。此外，TKH平臺(tái)還具備特定領(lǐng)域知識(shí)構(gòu)建能力，能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)一步抽象為業(yè)務(wù)語(yǔ)義與知識(shí)圖譜，為AI提供領(lǐng)域背景與推理基礎(chǔ)。
3、實(shí)時(shí)化與工具鏈革命：
在A(yíng)I的應(yīng)用層面中，實(shí)時(shí)性和場(chǎng)景落地是企業(yè)面臨的兩大挑戰(zhàn)。星環(huán)科技的AI-Ready Data Platform通過(guò)實(shí)時(shí)湖倉(cāng)集技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了端到端秒級(jí)分析。這種實(shí)時(shí)化能力使得企業(yè)能夠更快地響應(yīng)市場(chǎng)變化，提升決策效率。
此外，星環(huán)科技的LLMOps平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了模型開(kāi)發(fā)、知識(shí)管理、應(yīng)用編排一體化，解決了“語(yǔ)料荒”和“算力缺”的問(wèn)題。通過(guò)這一平臺(tái)，企業(yè)可以構(gòu)建各種智能應(yīng)用，如客服助手、合規(guī)助手、財(cái)務(wù)分析、數(shù)據(jù)分析和決策助手等，滿(mǎn)足不同部門(mén)的業(yè)務(wù)需求。企業(yè)級(jí)管理能力讓AI從分散開(kāi)發(fā)走向統(tǒng)一運(yùn)營(yíng)，實(shí)現(xiàn)資源可控、流程可管、資產(chǎn)可用，加速AI在企業(yè)中的規(guī)模化落地。
三、價(jià)值驗(yàn)證：AI-Ready Data如何驅(qū)動(dòng)企業(yè)生產(chǎn)力
數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的重構(gòu)猶如搭建數(shù)字世界的樂(lè)高底座，但真正的價(jià)值驗(yàn)證必須回歸商業(yè)戰(zhàn)場(chǎng)。當(dāng)星環(huán)科技完成從數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、治理、領(lǐng)域知識(shí)構(gòu)建到AI應(yīng)用的全鏈路改造，這些技術(shù)突破如何轉(zhuǎn)化為可見(jiàn)的生產(chǎn)力重構(gòu)？
答案藏在星環(huán)科技的實(shí)踐中。
在金融行業(yè)，數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)性與準(zhǔn)確性已成為風(fēng)險(xiǎn)管控與決策效能的命脈。星環(huán)科技AI-Ready Data Platform依托多模態(tài)統(tǒng)一架構(gòu)，創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)關(guān)系型、向量、圖、全文、時(shí)序等異構(gòu)數(shù)據(jù)模型的統(tǒng)一存儲(chǔ)與協(xié)同治理。該技術(shù)架構(gòu)不僅破解了傳統(tǒng)數(shù)據(jù)孤島頑疾，更通過(guò)實(shí)時(shí)湖倉(cāng)融合架構(gòu)，構(gòu)建端到端秒級(jí)響應(yīng)體系，重塑金融機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)價(jià)值鏈條。
具體而言，在交易報(bào)表場(chǎng)景中實(shí)現(xiàn)批處理效率倍增，大屏駕駛艙場(chǎng)景中OLAP分析響應(yīng)速度實(shí)現(xiàn)十倍級(jí)躍升，使風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與決策響應(yīng)的時(shí)效窗口大幅壓縮。特別是在實(shí)時(shí)風(fēng)控領(lǐng)域，平臺(tái)憑借秒級(jí)數(shù)據(jù)時(shí)延與數(shù)據(jù)即席分析能力，構(gòu)筑起金融資產(chǎn)安全防護(hù)的時(shí)效屏障。值得關(guān)注的是，基于無(wú)涯·問(wèn)數(shù)智能分析助手構(gòu)建的自然語(yǔ)言交互系統(tǒng)，將非技術(shù)人員的分析準(zhǔn)確率推升至95%以上，真正實(shí)現(xiàn)了數(shù)據(jù)民主化決策的范式轉(zhuǎn)型。
制造業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型則面臨跨域數(shù)據(jù)協(xié)同的深層挑戰(zhàn)。星環(huán)科技通過(guò)M域（ERP、CRM等管理系統(tǒng)）與O域（設(shè)備監(jiān)控、運(yùn)維系統(tǒng)等運(yùn)營(yíng)體系）的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)融通，構(gòu)建起企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)中樞神經(jīng)系統(tǒng)。這種全域數(shù)據(jù)治理能力不僅消弭了傳統(tǒng)OT與IT系統(tǒng)的協(xié)同鴻溝，更催生出生產(chǎn)運(yùn)營(yíng)的全局智能視角。
這兩大行業(yè)的實(shí)踐揭示著共同規(guī)律：當(dāng)企業(yè)能夠?qū)?shù)據(jù)從“成本項(xiàng)”轉(zhuǎn)化為“生產(chǎn)要素”，從“靜態(tài)資產(chǎn)”升級(jí)為“智能燃料”，企業(yè)便獲得了以AI重構(gòu)商業(yè)邏輯的原子級(jí)能量。
這也給了我們更多的思考：AI這場(chǎng)始于技術(shù)變革的競(jìng)賽，或終將演變?yōu)榛A(chǔ)設(shè)施能力的較量。
來(lái)源：格隆匯
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