智東西（公眾號(hào)：zhidxcom）
作者 | 李水青
編輯 | 漠影
“投入幾百萬采購算力及大模型，AI應(yīng)用依然跑不起來?！蹦硞鹘y(tǒng)行業(yè)公司CTO的吐槽，折射出當(dāng)前企業(yè)AI落地的普遍困境。
當(dāng)DeepSeek掀起的大模型平權(quán)潮到來，企業(yè)逐漸意識(shí)到：功能趨同的模型已難形成差異化競爭力，而雜亂無章的數(shù)據(jù)正成為AI價(jià)值釋放的最大瓶頸。數(shù)據(jù)孤島嚴(yán)重，決策延遲導(dǎo)致?lián)p失；數(shù)據(jù)存儲(chǔ)模型單一，不同模型無法統(tǒng)一存放調(diào)用；數(shù)據(jù)質(zhì)量差，帶來嚴(yán)重預(yù)測(cè)偏差率……
企業(yè)數(shù)據(jù)現(xiàn)狀與AI需求嚴(yán)重錯(cuò)位，何解？
一、AI競爭范式轉(zhuǎn)移：數(shù)據(jù)質(zhì)量取代模型選型
產(chǎn)業(yè)正在形成新共識(shí)：數(shù)據(jù)管理能力正取代模型選型，成為AI核心競爭力。
當(dāng)下，大模型參數(shù)量級(jí)躍升，訓(xùn)練及推理數(shù)據(jù)需求指數(shù)增長，多模態(tài)數(shù)據(jù)融合成剛需。然而，企業(yè)80%的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)沉睡在孤島中，工業(yè)設(shè)備數(shù)據(jù)利用率不足5%……當(dāng)AI亟需“高質(zhì)量燃料”時(shí)，多數(shù)企業(yè)的數(shù)據(jù)引擎仍停留在“蒸汽時(shí)代”。
Gartner最新研究報(bào)告指出：“特定的LLM將不再被視為企業(yè)成功的主要區(qū)別因素。取而代之的是，其他企業(yè)很難獲得或復(fù)制的獨(dú)特內(nèi)部數(shù)據(jù)將成為成功AI旅程的唯一競爭力來源?！?span style="color: #0f59a4;">在AI技術(shù)深度普及的今天，私有數(shù)據(jù)的獨(dú)特性、實(shí)時(shí)性、領(lǐng)域知識(shí)密度，才是AI應(yīng)用的真正護(hù)城河。
換句話說，模型可以采購，但數(shù)據(jù)能力必須自建。
正值此時(shí)，行業(yè)悄然興起的新概念——AI-Ready Data Platform，正重新定義數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施標(biāo)準(zhǔn)：
1、多模態(tài)融合：統(tǒng)一管理關(guān)系型表、向量、圖、時(shí)序等多種數(shù)據(jù)模型；
2、全鏈路治理：非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)→結(jié)構(gòu)化轉(zhuǎn)化→質(zhì)量管控→領(lǐng)域知識(shí)提煉→AI應(yīng)用；
3、實(shí)時(shí)洞察：端到端數(shù)據(jù)分析延時(shí)從“T+1天”提速至“T+1秒”，數(shù)據(jù)落地即分析。
對(duì)于企業(yè)來說，這不僅是技術(shù)的升級(jí)，更是一場(chǎng)思維的迭代更新。
過去企業(yè)數(shù)據(jù)架構(gòu)以“事務(wù)處理”為核心設(shè)計(jì)（如Oracle），現(xiàn)在需轉(zhuǎn)向以“AI消費(fèi)”為中心——這意味著數(shù)據(jù)平臺(tái)需具備三大新能力：毫秒級(jí)響應(yīng)、非結(jié)構(gòu)化理解、跨模型關(guān)聯(lián)計(jì)算。
星環(huán)科技于5月27日推出的新一代AI Infra，是一套完整的AI基礎(chǔ)設(shè)施技術(shù)架構(gòu)，正是圍繞“AI-Ready Data Platform”概念，為企業(yè)提供“外腦”的幫助。
據(jù)悉，星環(huán)新一代AI Infra包含四大核心平臺(tái)： Knowledge Platform（知識(shí)平臺(tái)）、AI Platform（AI平臺(tái)）、AI-Ready Data Platform（AI就緒數(shù)據(jù)平臺(tái)）和Resources Platform（資源平臺(tái)），能助企業(yè)適應(yīng)AI競爭。
可以說，這不僅是一套完整的AI基礎(chǔ)設(shè)施技術(shù)架構(gòu)，更是一次關(guān)于未來企業(yè)智能化如何落地的系統(tǒng)性思考。
二、多模融合數(shù)據(jù)平臺(tái)，破解數(shù)據(jù)“三無”困境
作為星環(huán)科技AI Infra的核心構(gòu)成，AI-Ready Data Platform是一個(gè)AI賦能的數(shù)據(jù)平臺(tái)，提供多模型數(shù)據(jù)的統(tǒng)一存儲(chǔ)和處理能力。
1、架構(gòu)革命：從“數(shù)據(jù)倉庫”到“多模融合平臺(tái)”
過去，企業(yè)往往選用不同架構(gòu)處理文本、存圖譜、做分析，導(dǎo)致數(shù)據(jù)冗余率居高不下，跨模型分析需人工搬運(yùn)。多模統(tǒng)一架構(gòu)將異構(gòu)數(shù)據(jù)查詢歸約為單入口操作，使開發(fā)效率大大提升。
面向大模型時(shí)代的多模態(tài)數(shù)據(jù)需求，星環(huán)科技推出的AI-Ready Data Platform支持向量、圖、文檔、全文索引、關(guān)系型表等多種數(shù)據(jù)模型，為AI應(yīng)用提供豐富的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。
同時(shí)，平臺(tái)實(shí)現(xiàn)了統(tǒng)一接口、統(tǒng)一計(jì)算引擎、統(tǒng)一存儲(chǔ)、統(tǒng)一資源管理，形成了完整的統(tǒng)一技術(shù)架構(gòu)，用戶可以在接口和計(jì)算層屏蔽所有異構(gòu)數(shù)據(jù)帶來的差異化，以統(tǒng)一形態(tài)滿足目前以及未來各類垂直大模型場(chǎng)景的落地需求。
AI-Ready Data Platform還支持非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)處理，能夠?qū)⒎墙Y(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為半結(jié)構(gòu)化、結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，解決企業(yè)80%以上的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)難以利用的問題。
早在2020年，星環(huán)科技就實(shí)現(xiàn)多模型統(tǒng)一架構(gòu)技術(shù)突破。至2023年分布式向量數(shù)據(jù)庫發(fā)布，其平臺(tái)已覆蓋關(guān)系型、向量、圖、時(shí)序等11類主流數(shù)據(jù)模型。該公司連續(xù)兩年獲評(píng)Gartner“數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品品類最多的廠商之一”，并于國內(nèi)首批通過中國信通院“多模數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品評(píng)測(cè)”。
2、數(shù)據(jù)治理自動(dòng)化：AI反哺數(shù)據(jù)提質(zhì)、知識(shí)沉淀
面向數(shù)據(jù)全鏈路治理痛點(diǎn)，星環(huán)AI-Ready Data Platform提供高效數(shù)據(jù)治理能力，確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、一致性和可用性；同時(shí)，AI-Ready Data Platform強(qiáng)調(diào)特定領(lǐng)域知識(shí)，將數(shù)據(jù)模型轉(zhuǎn)化為知識(shí)，提取和沉淀領(lǐng)域知識(shí)，為AI應(yīng)用提供知識(shí)基礎(chǔ)。
值得一提的是，星環(huán)科技通過AI賦能實(shí)現(xiàn)數(shù)字治理的全面自動(dòng)化。其以知識(shí)工程為核心，構(gòu)建了一套全面自動(dòng)化、高效且精準(zhǔn)的解決方案，助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)價(jià)值的深度挖掘與高效利用。
具體來說，AI-Ready Data Platform語料平臺(tái)支持多源數(shù)據(jù)采集（含PDF、Word等多種格式及網(wǎng)絡(luò)/內(nèi)部數(shù)據(jù)），可自動(dòng)提取標(biāo)準(zhǔn)名稱、編號(hào)、發(fā)布單位等關(guān)鍵信息，并實(shí)現(xiàn)智能分類。其知識(shí)工程平臺(tái)進(jìn)一步解析文本、表格及圖像內(nèi)容，通過AI技術(shù)抽取數(shù)據(jù)項(xiàng)、定義等要素，構(gòu)建含數(shù)據(jù)字典、質(zhì)量規(guī)則的知識(shí)庫，支持動(dòng)態(tài)更新維護(hù)。
上述能力通過AI數(shù)據(jù)治理MCP Server集成封裝，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)治理工具與AI的深度協(xié)同，顯著提升治理效率與智能化水平。
3、實(shí)時(shí)能力：AI決策的“生死線”
面對(duì)實(shí)時(shí)能力這一AI決策的“生死線”，星環(huán)AI-Ready Data Platform支持全流程實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)洞察：實(shí)時(shí)接入、實(shí)時(shí)處理、實(shí)時(shí)分析，滿足企業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)時(shí)效性的高要求。
據(jù)悉，星環(huán)科技湖倉集平臺(tái)支持端到端秒級(jí)數(shù)據(jù)分析。其通過統(tǒng)一的存儲(chǔ)、資源管理、計(jì)算引擎及接口，同時(shí)支持批處理、交互分析、實(shí)時(shí)處理與在線服務(wù)四類場(chǎng)景，端到端數(shù)據(jù)處理時(shí)延從“T+1”天降至秒級(jí)。
在100TB TPC-DS測(cè)試中，其分析性能較Databricks（Photon）提升100%，硬件成本降低50%。該架構(gòu)自2017年迭代至2022年湖倉集一體階段，數(shù)據(jù)集市性能持平或優(yōu)于獨(dú)立方案，目前已落地?cái)?shù)百個(gè)客戶。
其分布式時(shí)序數(shù)據(jù)庫Timelyre 9.3支持PB級(jí)時(shí)序數(shù)據(jù)秒級(jí)分析（性能提升10倍），適用于傳感器、金融交易、系統(tǒng)日志、生產(chǎn)設(shè)備等實(shí)時(shí)場(chǎng)景。通過線性擴(kuò)展架構(gòu)與5-20倍無損壓縮，其能夠?qū)崿F(xiàn)EB級(jí)存儲(chǔ)支持及大幅成本優(yōu)化。
總的來說，AI-Ready Data Platform可以助企業(yè)破解數(shù)據(jù)“三無（無統(tǒng)一、無質(zhì)量、無時(shí)效）”困境。
這些能力通過星環(huán)科技的多款產(chǎn)品得以實(shí)現(xiàn)，包括Transwarp Corpus Studio（星環(huán)語料開發(fā)工具）、Transwarp Data Studio星環(huán)數(shù)據(jù)開發(fā)工具）、Transwarp Data Hub（星環(huán)一站式多模型大數(shù)據(jù)平臺(tái)）和Transwarp Knowledge Hub（星環(huán)知識(shí)平臺(tái)）。
可以推測(cè)，未來三年將是AI數(shù)據(jù)平臺(tái)升級(jí)潮的加速期，各行各業(yè)的企業(yè)都需要考慮將“AI-Ready Data”置于戰(zhàn)略優(yōu)先級(jí)。
做AI應(yīng)用就像烹飪，食材好，飯菜才好吃。當(dāng)數(shù)據(jù)成為更加高價(jià)值的資產(chǎn)，每一個(gè)企業(yè)都需要構(gòu)建一個(gè)AI-Ready Data Platform這樣的“數(shù)據(jù)食材處理中心”，為AI的應(yīng)用做好準(zhǔn)備。
三、一站式解決企業(yè)六大痛點(diǎn)，落地金融等行業(yè)
多模態(tài)數(shù)據(jù)“食材”一切就緒，下一步還需要進(jìn)入“智能廚房”。
星環(huán)科技推出的Sophon LLMOps 1.6 AI平臺(tái)正是這樣一個(gè)“智能廚房”，助企業(yè)用處理好的食材烹飪AI應(yīng)用。
Sophon LLMOps統(tǒng)一管理空間、模型、算力、數(shù)據(jù)及工具，實(shí)現(xiàn)智能體驅(qū)動(dòng)的AI全流程運(yùn)營。其四大核心模塊協(xié)同支撐AI生命周期：
1、星鑄（模型開發(fā)）：支持Hugging Face模型一鍵導(dǎo)入部署，具備自動(dòng)量化與推理加速能力，兼容國產(chǎn)GPU及多環(huán)境管理；
2、星典（知識(shí)工程）：提供知識(shí)構(gòu)建、融合與治理全流程管理，支撐業(yè)務(wù)語義理解；
3、星解（語料工程）：實(shí)現(xiàn)語料資產(chǎn)化、標(biāo)準(zhǔn)化與分布式處理，保障訓(xùn)練數(shù)據(jù)供給；
4、星構(gòu)（應(yīng)用開發(fā)）：支持智能體/插件靈活編排，通過MCP協(xié)議快速集成業(yè)務(wù)系統(tǒng)。
其核心解決六大企業(yè)痛點(diǎn)：
1、多模型適配難：統(tǒng)一納管機(jī)制簡化集成；
2、算力資源短缺：智能調(diào)度優(yōu)化利用率；
3、語料供給不足：星解模塊實(shí)現(xiàn)專業(yè)供給；
4、應(yīng)用準(zhǔn)確度低：知識(shí)工程+模型優(yōu)化提升可靠性；
5、傳統(tǒng)架構(gòu)轉(zhuǎn)型難：適配AI新范式需求；
6、分散建設(shè)成本高：統(tǒng)一平臺(tái)降低冗余投入。
企業(yè)可基于Sophon LLMOps構(gòu)建客服助手、合規(guī)分析等跨部門智能應(yīng)用，通過集中化管理實(shí)現(xiàn)資源可控、流程規(guī)范與資產(chǎn)復(fù)用，加速AI規(guī)模化落地。
總的來說，數(shù)據(jù)平臺(tái)解決“AI無米之炊”，Sophon LLMOps解決“應(yīng)用落地之困”，二者共同實(shí)現(xiàn) “高質(zhì)量數(shù)據(jù)→高價(jià)值應(yīng)用” 的轉(zhuǎn)化，缺一不可。
從理論到實(shí)踐，星環(huán)科技的新一代AI Infra已經(jīng)在實(shí)際應(yīng)用中加速落地。
比如在金融領(lǐng)域，某銀行通過星環(huán)科技構(gòu)建企業(yè)級(jí)知識(shí)庫，解決數(shù)據(jù)治理復(fù)雜、語料缺乏及知識(shí)孤島問題。該銀行基于Sophon LLMOps平臺(tái)星典、星解，實(shí)現(xiàn)知識(shí)資產(chǎn)全流程管理，形成覆蓋指標(biāo)、制度、運(yùn)營、客服四大場(chǎng)景及金融通用知識(shí)的“4+1”體系，支撐智能問答、信貸風(fēng)控、財(cái)務(wù)分析等十余類應(yīng)用。
結(jié)語：大模型平權(quán)呼喚全新AI Infra
當(dāng)下，大模型的平權(quán)正在加速，一場(chǎng)關(guān)于數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的暗戰(zhàn)已然打響。企業(yè)需要清醒認(rèn)識(shí)到：沒有AI-Ready的數(shù)據(jù)，就沒有真正的AI競爭力。
當(dāng)行業(yè)集體從“模型狂熱”轉(zhuǎn)向“數(shù)據(jù)務(wù)實(shí)”，新一代基礎(chǔ)設(shè)施的較量，將決定誰是智能化時(shí)代的真正贏家。星環(huán)科技推出的AI-Ready Data Platform、Sophon LLMOps等平臺(tái)，為企業(yè)的數(shù)據(jù)就緒提供了有力抓手。
但這不是單純的技術(shù)采購，而是企業(yè)運(yùn)營模式的重構(gòu)。當(dāng)數(shù)據(jù)就緒度成為新KPI，2025年或許將見證兩類企業(yè)的分野：用新一代AI Infra打破“數(shù)據(jù)詛咒”的領(lǐng)跑者，與困在模型幻影中的追趕者。
