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甲子光年:《2025中國Data&AI數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施白皮書》(附全文下載)
網(wǎng)經(jīng)社發(fā)布時間:2025年12月18日 09:54:36

(網(wǎng)經(jīng)社訊)當前,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)動的深刻變革。全球化正在向區(qū)域化演進,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)濟貢獻約7萬億美元的價值,而中國有望貢獻其中約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35.2%。這一趨勢表明,AI革命不僅是技術(shù)革新,更是推動經(jīng)濟增長模式重構(gòu)的深層變局。

據(jù)網(wǎng)經(jīng)社云計算臺(CC.100EC.CN)了解,在這場變革中,各類組織機構(gòu),無論是企業(yè)還是政府,都面臨著巨大的挑戰(zhàn)和機遇。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)已難以滿足AI應(yīng)用對實時性、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。這些挑戰(zhàn)正倒逼數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施實現(xiàn)一次范式躍遷,從單一的數(shù)據(jù)存儲與分析工具,向支撐全業(yè)務(wù)流程的智能化底座演進。

數(shù)據(jù)廠商要想抓住機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)用視作一個動態(tài)連續(xù)的生產(chǎn)過程,以滿足業(yè)務(wù)實時性與連續(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?!昂}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?!癆I原生”則實現(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Data&AI真正融為一體。

Data&AI一體化將推動數(shù)據(jù)價值實現(xiàn)從“點”(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)的躍升,成為智能社會的國家戰(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。

報告核心觀點:

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

·數(shù)據(jù)應(yīng)用與人工智能的融合,推動架構(gòu)與能力實現(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)施的價值鏈條呈現(xiàn)“點-線-面-體”遞進。

·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)、平臺架構(gòu)、資源調(diào)度、智能原生和安全運營。

請點擊下載報告:甲子光年-中國Data&AI數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施行業(yè)白皮書:AI創(chuàng)生時代,數(shù)智融合新底座.pdf

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