Data&AI數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，AI時(shí)代的“核心數(shù)字底座”。

當(dāng)前，全球正經(jīng)歷由地緣政治重塑與人工智能技術(shù)革命共同驅(qū)動(dòng)的深刻變革。全球化正在向區(qū)域化演進(jìn)，供應(yīng)鏈加速本土化，人工智能則從前沿技術(shù)加速躍升為核心生產(chǎn)力。麥肯錫研究顯示，生成式AI有望為全球經(jīng)濟(jì)貢獻(xiàn)約7萬億美元的價(jià)值，而中國有望貢獻(xiàn)其中約2萬億美元，接近全球總量的三分之一。IDC的預(yù)測也印證了這一趨勢，預(yù)計(jì)到2028年，全球AI領(lǐng)域IT總投資將增至8159億美元，而中國的AI總投資規(guī)模將突破1000億美元，五年復(fù)合增長率高達(dá)35.2%。這一趨勢表明，AI革命不僅是技術(shù)革新，更是推動(dòng)經(jīng)濟(jì)增長模式重構(gòu)的深層變局。

在這場變革中，各類組織機(jī)構(gòu)，無論是企業(yè)還是政府，都面臨著巨大的挑戰(zhàn)和機(jī)遇。埃森哲的研究表明，中國企業(yè)正經(jīng)歷一場“擠壓式轉(zhuǎn)型”，轉(zhuǎn)型窗口期更短，壓力更大，挑戰(zhàn)更多。傳統(tǒng)的、孤立的數(shù)據(jù)系統(tǒng)（如數(shù)據(jù)倉庫或割裂的數(shù)據(jù)平臺(tái)）已難以滿足AI應(yīng)用對實(shí)時(shí)性、多模態(tài)數(shù)據(jù)處理和高彈性算力的需求。企業(yè)迫切需要打破數(shù)據(jù)孤島，解決高質(zhì)量數(shù)據(jù)供給不足、模型與業(yè)務(wù)場景割裂以及數(shù)據(jù)安全合規(guī)等痛點(diǎn)。這些挑戰(zhàn)正倒逼數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施實(shí)現(xiàn)一次范式躍遷，從單一的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)與分析工具，向支撐全業(yè)務(wù)流程的智能化底座演進(jìn)。

數(shù)據(jù)廠商要想抓住機(jī)遇并在新一輪競爭中脫穎而出，關(guān)鍵在于構(gòu)建全新一代的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，其核心能力在于：

• 一是將數(shù)據(jù)生產(chǎn)、治理與業(yè)務(wù)端AI模型應(yīng)用視作一個(gè)動(dòng)態(tài)連續(xù)的生產(chǎn)過程，以滿足業(yè)務(wù)實(shí)時(shí)性與連續(xù)性需求；

• 二是突破單場景Agent模式，避免重復(fù)形成“數(shù)據(jù)煙囪”。Gartner預(yù)測，到2028年，至少15%的日常決策將由Agentic AI自主完成，這要求數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施能支持跨場景、大規(guī)模智能體部署；

• 三是形成集中治理與分散賦能的一體化數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施，既保障數(shù)據(jù)資產(chǎn)的統(tǒng)一治理、安全合規(guī)與高效利用，又能分散式的賦能各業(yè)務(wù)端，讓業(yè)務(wù)端靈活調(diào)用和創(chuàng)新。

在技術(shù)層面，新型數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的核心路徑是“湖倉一體”與“AI原生”的深度融合。“湖倉一體”將數(shù)據(jù)湖的開放性和靈活性與數(shù)據(jù)倉庫的結(jié)構(gòu)化管理、ACID事務(wù)特性相結(jié)合，提供統(tǒng)一的數(shù)據(jù)底座。“AI原生”則實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)與模型訓(xùn)練、部署和治理的緊密耦合，打通“數(shù)據(jù)—智能”全鏈路。這不僅是架構(gòu)整合，更是理念革命，推動(dòng)Data&AI真正融為一體。

Data&AI一體化將推動(dòng)數(shù)據(jù)價(jià)值實(shí)現(xiàn)從“點(diǎn)”（效率提升）、“線”（組織創(chuàng)新）、“面”（行業(yè)協(xié)同），直至“體”（產(chǎn)業(yè)帶動(dòng)）的躍升，成為智能社會(huì)的國家戰(zhàn)略核心引擎。

為探索分析Data&AI一體化的最新趨勢，甲子光年智庫特開展本次研究工作，希望系統(tǒng)梳理中國Data&AI數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的新趨勢、新定義、新范式與新實(shí)踐應(yīng)用案例，為大型組織部署Data&AI數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施提供前瞻性參考與可行性指南。

報(bào)告核心觀點(diǎn)：

• 數(shù)據(jù)應(yīng)用與人工智能從相互獨(dú)立到逐漸融合，正走向一體化。

• 數(shù)據(jù)應(yīng)用與人工智能的融合，推動(dòng)架構(gòu)與能力實(shí)現(xiàn)階段躍遷。

• 數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施成為數(shù)據(jù)要素化持續(xù)支撐智能化變革的"核心生產(chǎn)工具”。

• Data&AI數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的價(jià)值鏈條呈現(xiàn)“點(diǎn)-線-面-體”遞進(jìn)。

• Data&AI數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施的五大關(guān)鍵能力是融合開發(fā)、平臺(tái)架構(gòu)、資源調(diào)度、智能原生和安全運(yùn)營。

關(guān)注公眾號(hào)「甲子光年」，后臺(tái)回復(fù)“數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施”，獲得高清版完整PDF?；蛘唿c(diǎn)擊文末“閱讀原文”，進(jìn)入甲子光年官網(wǎng)下載。

以下為報(bào)告正文：

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