當(dāng)主流大模型的參數(shù)規(guī)模皆突破萬億級，行業(yè)逐漸意識到一個殘酷現(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、客戶對話等數(shù)據(jù)金礦普遍尚未被有效開采。
這種背景下，企業(yè)打造AI能力的重心正從"模型軍備競賽"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通過技術(shù)架構(gòu)的重構(gòu)，正在加速這一新局面的打開。
一、AI競爭聚焦數(shù)據(jù)，傳統(tǒng)平臺與需求矛盾重重
Gartner高級研究總監(jiān)方琦的觀察直指行業(yè)痛點(diǎn)：由于大多數(shù)企業(yè)都依賴于相似的預(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競爭的唯一壁壘。
然而，傳統(tǒng)數(shù)據(jù)平臺在數(shù)據(jù)治理、整合和管理方面存在諸多不足，與大模型對高質(zhì)量、多模態(tài)、領(lǐng)域知識數(shù)據(jù)的需求形成了核心矛盾。
數(shù)據(jù)存儲的割裂問題成為了顯著的瓶頸。企業(yè)通常需要管理多種類型的數(shù)據(jù)模型，包括關(guān)系型數(shù)據(jù)庫、向量數(shù)據(jù)庫和時序數(shù)據(jù)庫等。這些模型各自獨(dú)立管理，導(dǎo)致數(shù)據(jù)分散存儲，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)缺乏有效的自動化數(shù)據(jù)治理工具，導(dǎo)致數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)混亂，語料質(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)的動態(tài)更新機(jī)制不足，難以滿足AI模型對實(shí)時數(shù)據(jù)的需求。
此外，許多AI系統(tǒng)無法實(shí)時處理數(shù)據(jù)，無法滿足業(yè)務(wù)對即時性的要求。AI應(yīng)用的實(shí)時性和知識抽象能力不足，導(dǎo)致其難以有效對接業(yè)務(wù)場景。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)存儲的物理割裂、治理體系的效能遲滯、應(yīng)用層的價值斷層——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，更在時間維度上形成了價值釋放的阻尼效應(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。該平臺通過架構(gòu)革命、治理躍遷與工具鏈進(jìn)化三個維度的深度創(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)一存儲到統(tǒng)一資源管理。其中，統(tǒng)一存儲是這一架構(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)一存儲管理，包括關(guān)系型數(shù)據(jù)、搜索引擎、寬表存儲、圖存儲、地理空間存儲、時序數(shù)據(jù)存儲、鍵值存儲、事件存儲、文檔存儲、對象存儲和向量存儲等。
這一創(chuàng)新使星環(huán)科技成為國內(nèi)首個通過信通院“多模數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品評測”的廠商，也是國內(nèi)首批發(fā)布分布式向量數(shù)據(jù)庫的企業(yè)，并入選Gartner“數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品品類最多的廠商之一”。
星環(huán)科技通過多模型統(tǒng)一架構(gòu)打破數(shù)據(jù)巴別塔，為各類垂直大模型場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。其語料開發(fā)工具TCS（Transwarp Corpus Studio）全面覆蓋語料的全生命周期，支持多源數(shù)據(jù)采集，能夠?qū)Σ杉恼Z料進(jìn)行深度解析與智能分類，從而生成高質(zhì)量的語料。知識工程平臺星典（Knowledge Lodge）則在此基礎(chǔ)上進(jìn)一步解析語料，精準(zhǔn)抽取關(guān)鍵知識要素并整合進(jìn)知識庫，為企業(yè)數(shù)據(jù)治理提供了堅(jiān)實(shí)的知識支撐，確保知識的時效性和準(zhǔn)確性。
此外，星環(huán)科技的大數(shù)據(jù)開發(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)營和語料管理方面實(shí)現(xiàn)了顯著提升，包括支持多種類型數(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點(diǎn)能力，簡化數(shù)據(jù)湖倉的構(gòu)建流程，實(shí)現(xiàn)自動化資產(chǎn)盤點(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)時湖倉集一體平臺，實(shí)現(xiàn)秒級數(shù)據(jù)同步和高可用性保障，滿足即時查詢和跨系統(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、交通等多個行業(yè)成功落地，助力客戶高效管理數(shù)據(jù)資產(chǎn)，提升數(shù)據(jù)治理水平。
而在知識工程領(lǐng)域，星環(huán)科技的TKH知識平臺通過語義網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)，賦予AI業(yè)務(wù)語義理解能力。具體來看，通過知識圖譜，企業(yè)能夠?qū)?shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識資產(chǎn)，提升數(shù)據(jù)的附加值。此外，TKH平臺還具備特定領(lǐng)域知識構(gòu)建能力，能夠?qū)?shù)據(jù)進(jìn)一步抽象為業(yè)務(wù)語義與知識圖譜，為AI提供領(lǐng)域背景與推理基礎(chǔ)。
3、實(shí)時化與工具鏈革命：
在AI的應(yīng)用層面中，實(shí)時性和場景落地是企業(yè)面臨的兩大挑戰(zhàn)。星環(huán)科技的AI-Ready Data Platform通過實(shí)時湖倉集技術(shù)，實(shí)現(xiàn)了端到端秒級分析。這種實(shí)時化能力使得企業(yè)能夠更快地響應(yīng)市場變化，提升決策效率。
此外，星環(huán)科技的LLMOps平臺實(shí)現(xiàn)了模型開發(fā)、知識管理、應(yīng)用編排一體化，解決了“語料荒”和“算力缺”的問題。通過這一平臺，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，滿足不同部門的業(yè)務(wù)需求。企業(yè)級管理能力讓AI從分散開發(fā)走向統(tǒng)一運(yùn)營，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)?；涞亍?/p>
三、價值驗(yàn)證：AI-Ready Data如何驅(qū)動企業(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)字世界的樂高底座，但真正的價值驗(yàn)證必須回歸商業(yè)戰(zhàn)場。當(dāng)星環(huán)科技完成從數(shù)據(jù)處理、數(shù)據(jù)存儲、治理、領(lǐng)域知識構(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)時性與準(zhǔn)確性已成為風(fēng)險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、時序等異構(gòu)數(shù)據(jù)模型的統(tǒng)一存儲與協(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，更通過實(shí)時湖倉融合架構(gòu)，構(gòu)建端到端秒級響應(yīng)體系，重塑金融機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)價值鏈條。
具體而言，在交易報(bào)表場景中實(shí)現(xiàn)批處理效率倍增，大屏駕駛艙場景中OLAP分析響應(yīng)速度實(shí)現(xiàn)十倍級躍升，使風(fēng)險識別與決策響應(yīng)的時效窗口大幅壓縮。特別是在實(shí)時風(fēng)控領(lǐng)域，平臺憑借秒級數(shù)據(jù)時延與數(shù)據(jù)即席分析能力，構(gòu)筑起金融資產(chǎn)安全防護(hù)的時效屏障。值得關(guān)注的是，基于無涯·問數(shù)智能分析助手構(gòu)建的自然語言交互系統(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)營體系）的實(shí)時數(shù)據(jù)融通，構(gòu)建起企業(yè)級數(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)邏輯的原子級能量。
這也給了我們更多的思考：AI這場始于技術(shù)變革的競賽，或終將演變?yōu)榛A(chǔ)設(shè)施能力的較量。
來源：格隆匯
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