也許，在某些情況下，我們會面臨這樣一種情況——模型越來越強，效果反而越來越“失控”？

這是個聽起來違背常識的技術困境。模型參數量從幾億級躍升到千億級，算法架構從Transformer到MoE、RAG不斷突破，推理能力和生成能力突飛猛進。但現實中，真正落地到企業場景里的模型，卻頻頻出現“幻覺”、響應慢、無法追蹤結果來源等問題。很多時候，模型不是“不智能”，而是被數據“困”住了。

讓我們來看一個案例：某大型零售集團，在構建自己的AI客服大模型時，訓練使用了大量歷史對話與產品知識庫數據，部署上線后卻屢屢出現答非所問、信息滯后等現象。工程團隊排查模型結構、調整算法參數無果，最終發現，問題根源在于：底層數據平臺仍是傳統BI系統演化而來，數據更新周期長、接口脫節、缺乏語義組織能力，導致模型根本無法調動“最新、最相關”的數據來做判斷。

再來看一個金融的案例：某家銀行在嘗試用大模型替代部分風控建模流程時，遭遇了數據調用響應延遲的問題。明明業務側期望秒級出數，實際響應卻要“排隊”十幾分鐘。原因不是算力不足，而是數據平臺的結構性瓶頸——模型調用數據時，數據還需要跨系統聚合、解析、落庫，這讓大模型的“實時推理”淪為笑談。

你擁有再強的模型，也無法穿越一個“低效、靜態、割裂”的數據底座。

所以，大模型的崛起，不僅是算法與算力的突破，還要看背后這一場對數據基礎設施的深層清算。

這一輪AI浪潮真正帶來的沖擊，不止在“AI能做什么”，而是在“數據系統應該怎樣為AI而變”。它讓我們不得不重新思考一個被忽視已久的問題——我們構建的這些數據平臺，真的準備好迎接智能時代了嗎？

核心問題：

為什么傳統數據系統正在失效？

盡管“數據為AI賦能”早已成為行業共識，但很多人忽略了一點：我們當前使用的大多數數據基礎設施，其實是為傳統、非智能系統設計的。

它們的底層設計哲學，是典型的模塊化工程邏輯——數據的生命周期被切分為若干獨立環節，從采集→存儲→治理→分析→展示，各自為政、松散耦合。數據系統像一條“工廠流水線”，按照預設規則處理和產出固定的數據結果。

為了提高成本效能，這類系統長期以來偏好“批處理機制”：每天凌晨跑一輪任務，早上生成分析報表，數據以T+1為單位循環更新。它們追求的是穩定、可控、合規，而不是實時性、智能性、動態性。

這在過去并沒有問題——畢竟業務需求是線性的、決策頻率是低的，數據只要“查得到”，就算完成任務。

然而，大模型時代徹底打破了這一邏輯。

一是“實時性缺失” 成為核心瓶頸。

大模型推理往往基于實時上下文，需要快速獲取、組合和調用分布在各系統中的數據。但傳統平臺要么依賴夜間ETL任務，要么數據流轉路徑冗長，調用鏈復雜。面對實時性要求，大模型“等不到數據”，只能“自說自話”。

二是“語義割裂” 導致理解障礙。

大模型訓練和推理依賴的是“語義表示”，而不是“字段匹配”。但傳統數據倉庫以結構化數據為主，字段命名五花八門、缺乏統一的元數據標準，更遑論向量表達或上下文語義。這意味著，即便模型調到了數據，也很難正確理解其含義。

三是缺乏“模型聯動機制”，難以形成閉環。

模型運行狀態對數據沒有“感知能力”，數據也無法根據模型任務“動態調度”。比如，當模型識別到某個意圖變化，需要補充某類數據時，傳統系統往往無法實時響應，只能通過人工配置再跑一遍流程，整個鏈條既低效又僵硬。

簡而言之，大模型需要的是“有語義的活數據”，而傳統系統提供的是“結構化的死數據”。

這一邏輯錯位，正是當前很多企業在大模型應用中“有力使不出”的根源。

總結一下，可以簡明呈現如下對比：

傳統的數據系統邏輯，并沒有“錯”。它只是被設計在一個不需要智能、也沒有模型的年代。但今天，模型已經變成新的決策中樞，而數據系統卻仍停留在為“人”準備報表的時代。

關鍵變化：

大模型正在提出“反向定義”的新標準

大模型帶來的，不只是模型本身的突破，更是一次對數據系統的“反向審視”。

過去，數據系統怎么設計？我們先有系統、再采集數據、再儲存起來，最后給人或報表使用。模型只是一個“用戶”而已，來這里“查一查”“取一取”，這套邏輯從未被挑戰。

但大模型的出現，把整個鏈條倒了過來——模型不再是數據系統的終點，而成了數據系統的“指揮官”。

它需要數據不只是“能查”，而是能理解、能響應、能協同。這背后意味著：數據系統正在從“以人類為中心”走向“以模型為中心”。我們稱之為：模型原生數據架構（Model-Native Infra）。

這種架構，有三個關鍵變化：

1. 數據要“懂語義”，而不是只管字段

在傳統系統里，數據是表格、字段、值——一切都圍繞結構和格式展開。

但對大模型來說，數據的格式不重要，“你想表達什么”才重要。

比如，人說“這筆訂單很晚才發貨”，傳統系統看到的是“訂單表的發貨時間字段”；而大模型則需要理解：這個句子背后表達的是客戶對物流體驗的不滿。

所以，新的數據系統必須學會：把數據變成“可以理解的意義”，而不是冷冰冰的記錄。

這就要求數據具備“語義表達能力”——哪怕是文本、圖像、視頻，也能轉化為模型能理解的“語義信息”。

2. 數據要能“主動配合”，而不是被動等待調用

以前的數據系統是靜態的：你問，我答；不問，就等著。

但大模型運行起來，是實時的、上下文驅動的。它在回答每一個問題時，可能隨時需要補充更多信息。

這時候，如果數據系統還是原來那套“慢悠悠、任務式”的調用方式，模型根本等不及。

未來的數據系統要變成像“智能助手”那樣，能主動感知模型需要什么、何時需要，然后迅速把數據推送上去。

就像給人類一個“資料助理”——你還沒開口，它就知道你需要哪段數據來支撐觀點。

3. 數據與模型要“共進化”，而不是各走各路

最關鍵的一點是：大模型不僅使用數據，也會改變數據系統本身。

什么意思？

比如，模型訓練后發現有些客戶行為預測不準，那可能說明我們原本用的客戶標簽太粗糙、缺了某些關鍵因素；

再比如，模型對某類內容理解偏差，可能是因為數據源的覆蓋不全。

這些反饋其實都在告訴我們：你得調整數據結構，甚至重建數據標簽體系，來配合模型的學習和判斷。

所以，數據系統不能只是一個“存儲中心”，它得變成一個能和模型一起學習、一起改進的系統。

這些變化背后揭示的是一個核心邏輯：模型已經不是“數據的用戶”，而是“數據系統的設計師”。

我們必須重新設計數據系統，讓它真正能服務于AI，而不是讓AI委曲求全地適應老舊的數據倉庫邏輯。

戰略判斷：數據系統重構

將成為智能化時代的勝負手

在傳統認知里，數據系統常常是“配角”——后臺運行、默默支撐，不搶鏡頭、不出風頭。企業更關注的是前臺的模型效果、算法精度、算力資源。數據平臺，只要“跑得動”“查得到”，似乎就夠了。

但這種認知，正在被大模型徹底顛覆。

今天，模型能力再強，如果背后沒有高質量、響應快、能理解的“數據系統”支撐，智能也只能原地打轉。

反過來，即使沒有自研頂級模型，只要你掌握了數據的語義組織與流動機制，也許依然可以實現業務智能化的“曲線超車”。

我們必須認識到：數據系統已經從“后臺配角”，變成了智能時代的“第一生產力”。

在某種程度上，它將成為企業智能力的“分水嶺”。

未來，決定一個企業AI邊界的，不僅是模型有多大，還是數據能流多快、語義能走多深。

一個靈活的數據系統，能夠實時接收新信息、動態響應業務意圖、同步調整語義標簽——它就是企業的“神經系統”；而一個僵化的數據平臺，只會讓模型變成“套在鐵軌上的火箭”，想快也快不起來。

所以，真正的AI競爭力，不僅在于“你擁有什么模型”，還在于：

你有沒有構建“數據流”的能力，而不僅僅是“數據倉庫”；

你能不能讓數據具備語義，而不僅僅是字段和表格；

你能不能實時響應業務意圖，而不僅僅是預設查詢任務；

你有沒有一套“智能協作機制”，讓模型和數據共同演進。

對企業而言，這不僅是一次架構升級，更是一次戰略轉向。要走向“模型原生”的數據范式，有三個方向值得重點投入：

1. 打破數據孤島，重構數據治理邏輯

不同業務系統之間的數據必須聯通，并實現標簽體系、語義標準的統一，讓數據能跨部門、跨系統流動。

2. 構建語義層與知識統一體系

建立跨系統的語義中臺，抽象出“概念層”，為模型提供更高維度、更具可解釋性的信息。

3. 為Agent和大模型構建“數據交互界面”

數據系統不再是“人點菜單”，而是要支持模型自動調用、靈活組合、實時反饋，形成從“模型意圖→數據響應→結果調整”的閉環。

這是一場正在逼近的基礎設施競賽，也是一場決定未來認知差距的底層戰役。

有人還在“怎么把模型接進業務”，而有些公司已經在問——我們的數據系統，是不是已經足夠聰明，能聽懂模型在說什么？”

真正領先的，不僅是用上了哪一版模型，還是擁有能與模型共生演進的底座能力。

綜上，在今天的大模型熱潮中，公眾的注意力被模型參數、推理速度、應用場景所吸引。但真正深刻的變革，往往不會從“舞臺中央”開始，而是從后臺系統、底層架構、技術棧的縫隙間悄然發生。

數據基礎設施，正是這場智能化革命中最被低估的“隱秘主角”。

它曾是幕后支撐，如今正逐步走到臺前。它正在完成一場從“記錄工具→“智能助手”→“協同操作系統”的進化。企業不再只關注“有沒有數據”，而是要追問“數據是否能理解業務，能服務模型，能適應變化”。

這不是一場單純的技術升級，而是一種思維模式的反轉：

從為人而設計的系統，變成能為AI協作設計的系統；

從“數據資產”概念，走向“數據智能體”實踐；

從存儲驅動，轉向語義驅動和流動驅動。

這也意味著，企業在構建智能能力時，必須從模型的高度，重新審視自己的數據系統是否跟得上了。

我們已經學會了訓練大模型，是時候重新設計支撐它們的“數據地基”。

未來的AI將基于多元模型與智能體，打通設備、邊緣、云端場景，無縫服務企業與個人，而聯想正憑借核心技術與算力優勢，在這條道路上穩步前行，重塑人機交互范式與AI發展格局。