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反过来看，
作者 | 李水青
编辑 | 漠影
“投入几百万采购算力及大模型，AI应用依然跑不起来。”某传统行业公司CTO的吐槽，折射出当前企业AI落地的普遍困境。
当DeepSeek掀起的大模型平权潮到来，企业逐渐意识到：模块趋同的模型已难形成差异化竞争力，而杂乱无章的数据正成为AI价值释放的最大瓶颈。数据孤岛严重，决策延迟导致损失；数据存储模型单一，不同模型无法统一存放调用；数据质量差，带来严重预测偏差率……
企业数据现状与AI需求严重错位，何解？
一、AI竞争范式转移：数据质量取代模型选型
产业正在形成新共识：数据管理能力正取代模型选型，成为AI核心竞争力。
当下，大模型参数量级跃升，训练及推理数据需求指数增长，多模态数据融合成刚需。然而，企业80%的非结构化数据沉睡在孤岛中，工业设备数据利用率不足5%……当AI亟需“高质量燃料”时，多数企业的数据引擎仍停留在“蒸汽时代”。
Gartner最新研究报告指出：“特定的LLM将不再被视为企业成功的主要区别因素。取而代之的是，其他企业很难获得或复制的独特内部数据将成为成功AI旅程的唯一竞争力来源。”在AI技术深度普及的今天，私有数据的独特性、实时性、领域知识密度，才是AI应用的真正护城河。
换句话说，模型可用采购，但数据能力必须自建。
正值此时，行业悄然兴起的新概念——AI-Ready Data Platform，正重新定义数据基础设施标准：
1、多模态融合：统一管理关系型表、向量、图、时序等多种数据模型；
2、全链路治理：非结构化数据→结构化转化→质量管控→领域知识提炼→AI应用；
3、实时洞察：端到端数据分析延时从“T+1天”提速至“T+1秒”，数据落地即分析。
对于企业来说，这不仅是技术的升级，更是一场思维的迭代更新。
过去企业数据架构以“事务处理”为核心设计（如Oracle），现在需转向以“AI消费”为中心——这意味着数据平台需具备三大新能力：毫秒级响应、非结构化理解、跨模型关联计算。
星环科技于5月27日推出的新一代AI Infra，是一套完整的AI基础设施技术架构，正是围绕“AI-Ready Data Platform”概念，为企业供应“外脑”的帮助。
据悉，星环新一代AI Infra包含四大核心平台： Knowledge Platform（知识平台）、AI Platform（AI平台）、AI-Ready Data Platform（AI就绪数据平台）和Resources Platform（资源平台），能助企业适应AI竞争。
可用说，这不仅是一套完整的AI基础设施技术架构，更是一次关于未来企业智能化如何落地的系统性思考。
二、多模融合数据平台，破解数据“三无”困境
作为星环科技AI Infra的核心构成，AI-Ready Data Platform是一个AI赋能的数据平台，供应多模型数据的统一存储和处理能力。
1、架构革命：从“数据仓库”到“多模融合平台”
过去，企业往往选用不同架构处理文本、存图谱、做分析，导致数据冗余率居高不下，跨模型分析需人工搬运。多模统一架构将异构数据查询归约为单入口完成，使开发效率大大提升。
面向大模型时代的多模态数据需求，星环科技推出的AI-Ready Data Platform兼容向量、图、文档、全文索引、关系型表等多种数据模型，为AI应用供应丰富的数据基础。
同时，平台实现了统一接口、统一计算引擎、统一存储、统一资源管理，形成了完整的统一技术架构，使用者可用在接口和计算层屏蔽所有异构数据带来的差异化，以统一形态满足目前以及未来各类垂直大模型场景的落地需求。
AI-Ready Data Platform还兼容非结构化数据处理，能够将非结构化数据转化为半结构化、结构化数据，排除企业80%以上的非结构化数据难以利用的困扰。
早在2020年，星环科技就实现多模型统一架构技术突破。至2023年分布式向量数据库发布，其平台已覆盖关系型、向量、图、时序等11类主流数据模型。该公司连续两年获评Gartner“数据库产品品类最多的厂商之一”，并于国内首批通过中国信通院“多模数据库产品评测”。
2、数据治理自动化：AI反哺数据提质、知识沉淀
面向数据全链路治理痛点，星环AI-Ready Data Platform供应高效数据治理能力，确保数据的准确性、一致性和可用性；同时，AI-Ready Data Platform强调特定领域知识，将数据模型转化为知识，提取和沉淀领域知识，为AI应用供应知识基础。
值得一提的是，星环科技通过AI赋能实现数字治理的全面自动化。其以知识工程为核心，构建了一套全面自动化、高效且精准的排除方案，助力企业实现数据价值的深度挖掘与高效利用。
具体来说，AI-Ready Data Platform语料平台兼容多源数据采集（含PDF、Word等多种格式及网络/内部数据），可自动提取标准名称、编号、发布单位等关键信息，并实现智能分类。其知识工程平台进一步解析文本、表格及图像资料，通过AI技术抽取数据项、定义等要素，构建含数据字典、质量规则的知识库，兼容动态更新维护。
上述能力通过AI数据治理MCP Server集成封装，实现数据治理系统与AI的深度协同，显著提升治理效 0号新闻快讯 率与智能化水平。
3、实时能力：AI决策的“生死线”
面对实时能力这一AI决策的“生死线”，星环AI-Ready Data Platform兼容全流程实时数据洞察：实时接入、实时处理、实时分析，满足企业对数据时效性的高要求。
据悉，星环科技湖仓集平台兼容端到端秒级数据分析。其通过统一的存储、资源管理、计算引擎及接口，同时兼容批处理、交互分析、实时处理与在线服务四类场景，端到端数据处理时延从“T+1”天降至秒级。
在100TB TPC-DS测试中，其分析性能较Databricks（Photon）提升100%，硬件成本降低50%。该架构自2017年迭代至2022年湖仓集一体阶段，数据集市性能持平或优于独立方案，目前已落地数百个客户。
其分布式时序数据库Timelyre 9.3兼容PB级时序数据秒级分析（性能提升10倍），适用于传感器、金融交易、系统日志、生产设备等实时场景。通过线性扩展架构与5-20倍无损压缩，其能够实现EB级存储兼容及大幅成本优化。
总的来说，AI-Ready Data Platform可用助企业破解数据“三无（无统一、无质量、无时效）”困境。
这些能力通过星环科技的多款产品得以实现，包括Transwarp Corpus Studio（星环语料开发系统）、Transwarp Data Studio星环数据开发系统）、Transwarp Data Hub（星环一站式多模型大数据平台）和Transwarp Knowledge Hub（星环知识平台）。
可用推测，未来三年将是AI数据平台升级潮的加速期，各行各业的企业都需要考虑将“AI-Ready Data”置于战略优先级。
做AI应用就像烹饪，食材好，饭菜才好吃。当数据成为更加高价值的资产，每一个企业都需要构建一个AI-Ready Data Platform这样的“数据食材处理中心”，为AI的应用做好准备。
三、一站式排除企业六大痛点，落地金融等行业
多模态数据“食材”一切就绪，下一步还需要进入“智能厨房”。
星环科技推出的Sophon LLMOps 1.6 AI平台正是这样一个“智能厨房”，助企业用处理好的食材烹饪AI应用。
Sophon LLMOps统一管理空间、模型、算力、数据及系统，实现智能体驱动的AI全流程运营。其四大核心模块协同支撑AI生命周期：
1、星铸（模型开发）：兼容Hugging Face模型一键导入部署，具备自动量化与推理加速能力，兼容国产GPU及多环境管理；
2、星典（知识工程）：供应知识构建、融合与治理全流程管理，支撑业务语义理解；
3、星解（语料工程）：实现语料资产化、标准化与分布式处理，保障训练数据供给；
4、星构（应用开发）：兼容智能体/插件灵活编排，通过MCP协议迅速集成业务系统。
其核心排除六大企业痛点：
1、多模型适配难：统一纳管机制简化集成；
2、算力资源短缺：智能调度优化利用率；
3、语料供给不足：星解模块实现专业供给；
4、应用准确度低：知识工程+模型优化提升可靠性；
5、传统架构转型难：适配AI新范式需求；
6、分散建设成本高：统一平台降低冗余投入。
企业可基于Sophon LLMOps构建客服助手、合规分析等跨部门智能应用，通过集中化管理实现资源可控、流程规范与资产复用，加速AI规模化落地。
总的来说，数据平台排除“AI无米之炊”，Sophon LLMOps排除“应用落地之困”，二者共同实现 “高质量数据→高价值应用” 的转化，缺一不可。
从理论到实践，星环科技的新一代AI Infra已经在实际应用中加速落地。
比如在金融领域，某银行通过星环科技构建企业级知识库，排除数据治理棘手、语料缺乏及知识孤岛困扰。该银行基于Sophon LLMOps平台星典、星解，实现知识资产全流程管理，形成覆盖指标、制度、运营、客服四大场景及金融通用知识的“4+1”体系，支撑智能问答、信贷风控、财务分析等十余类应用。
结语：大模型平权呼唤全新AI Infra
当下，大模型的平权正在加速，一场关于数据基础设施的暗战已然打响。企业需要清醒认识到：没有AI-Ready的数据，就没有真正的AI竞争力。
当行业集体从“模型狂热”转向“数据务实”，新一代基础设施的较量，将决定谁是智能化时代的真正赢家。星环科技推出的AI-Ready Data Platform、Sophon LLMOps等平台，为企业的数据就绪供应了有力抓手。
但这不是单纯的技术采购，而是企业运营模式的重构。当数据就绪度成为新KPI，2025年或许将见证两类企业的分野：用新一代AI Infra打破“数据诅咒”的领跑者，与困在模型幻影中的追赶者。
