智東西
作者 李水青
編輯 漠影

“投入幾百萬采購算力及大模型，AI應用依然跑不起來。”某傳統行業公司CTO的吐槽，折射出當前企業AI落地的普遍困境。

當DeepSeek掀起的大模型平權潮到來，企業逐漸意識到：功能趨同的模型已難形成差異化競爭力，而雜亂無章的數據正成為AI價值釋放的最大瓶頸。數據孤島嚴重，決策延遲導致損失；數據存儲模型單一，不同模型無法統一存放調用；數據質量差，帶來嚴重預測偏差率……

企業數據現狀與AI需求嚴重錯位，何解？

一、AI競爭范式轉移：數據質量取代模型選型

產業正在形成新共識：數據管理能力正取代模型選型，成為AI核心競爭力。

當下，大模型參數量級躍升，訓練及推理數據需求指數增長，多模態數據融合成剛需。然而，企業80%的非結構化數據沉睡在孤島中，工業設備數據利用率不足5%……當AI亟需“高質量燃料”時，多數企業的數據引擎仍停留在“蒸汽時代”。

Gartner最新研究報告指出：“特定的LLM將不再被視為企業成功的主要區別因素。取而代之的是，其他企業很難獲得或復制的獨特內部數據將成為成功AI旅程的唯一競爭力來源。”在AI技術深度普及的今天，私有數據的獨特性、實時性、領域知識密度，才是AI應用的真正護城河。

換句話說，模型可以采購，但數據能力必須自建。

正值此時，行業悄然興起的新概念——AI-Ready Data Platform，正重新定義數據基礎設施標準：

1、多模態融合：統一管理關系型表、向量、圖、時序等多種數據模型；

2、全鏈路治理：非結構化數據→結構化轉化→質量管控→領域知識提煉→AI應用；

3、實時洞察：端到端數據分析延時從“T+1天”提速至“T+1秒”，數據落地即分析。

對于企業來說，這不僅是技術的升級，更是一場思維的迭代更新。

過去企業數據架構以“事務處理”為核心設計（如Oracle），現在需轉向以“AI消費”為中心——這意味著數據平臺需具備三大新能力：毫秒級響應、非結構化理解、跨模型關聯計算。

星環科技于5月27日推出的新一代AI Infra，是一套完整的AI基礎設施技術架構，正是圍繞“AI-Ready Data Platform”概念，為企業提供“外腦”的幫助。

據悉，星環新一代AI Infra包含四大核心平臺： Knowledge Platform（知識平臺）、AI Platform（AI平臺）、AI-Ready Data Platform（AI就緒數據平臺）和Resources Platform（資源平臺），能助企業適應AI競爭。

可以說，這不僅是一套完整的AI基礎設施技術架構，更是一次關于未來企業智能化如何落地的系統性思考。

二、多模融合數據平臺，破解數據“三無”困境

作為星環科技AI Infra的核心構成，AI-Ready Data Platform是一個AI賦能的數據平臺，提供多模型數據的統一存儲和處理能力。

1、架構革命：從“數據倉庫”到“多模融合平臺”

過去，企業往往選用不同架構處理文本、存圖譜、做分析，導致數據冗余率居高不下，跨模型分析需人工搬運。多模統一架構將異構數據查詢歸約為單入口操作，使開發效率大大提升。

面向大模型時代的多模態數據需求，星環科技推出的AI-Ready Data Platform支持向量、圖、文檔、全文索引、關系型表等多種數據模型，為AI應用提供豐富的數據基礎。

同時，平臺實現了統一接口、統一計算引擎、統一存儲、統一資源管理，形成了完整的統一技術架構，用戶可以在接口和計算層屏蔽所有異構數據帶來的差異化，以統一形態滿足目前以及未來各類垂直大模型場景的落地需求。

AI-Ready Data Platform還支持非結構化數據處理，能夠將非結構化數據轉化為半結構化、結構化數據，解決企業80%以上的非結構化數據難以利用的問題。

早在2020年，星環科技就實現多模型統一架構技術突破。至2023年分布式向量數據庫發布，其平臺已覆蓋關系型、向量、圖、時序等11類主流數據模型。該公司連續兩年獲評Gartner“數據庫產品品類最多的廠商之一”，并于國內首批通過中國信通院“多模數據庫產品評測”。

2、數據治理自動化：AI反哺數據提質、知識沉淀

面向數據全鏈路治理痛點，星環AI-Ready Data Platform提供高效數據治理能力，確保數據的準確性、一致性和可用性；同時，AI-Ready Data Platform強調特定領域知識，將數據模型轉化為知識，提取和沉淀領域知識，為AI應用提供知識基礎。

值得一提的是，星環科技通過AI賦能實現數字治理的全面自動化。其以知識工程為核心，構建了一套全面自動化、高效且精準的解決方案，助力企業實現數據價值的深度挖掘與高效利用。

具體來說，AI-Ready Data Platform語料平臺支持多源數據采集（含PDF、Word等多種格式及網絡/內部數據），可自動提取標準名稱、編號、發布單位等關鍵信息，并實現智能分類。其知識工程平臺進一步解析文本、表格及圖像內容，通過AI技術抽取數據項、定義等要素，構建含數據字典、質量規則的知識庫，支持動態更新維護。

上述能力通過AI數據治理MCP Server集成封裝，實現數據治理工具與AI的深度協同，顯著提升治理效率與智能化水平。

3、實時能力：AI決策的“生死線”

面對實時能力這一AI決策的“生死線”，星環AI-Ready Data Platform支持全流程實時數據洞察：實時接入、實時處理、實時分析，滿足企業對數據時效性的高要求。

據悉，星環科技湖倉集平臺支持端到端秒級數據分析。其通過統一的存儲、資源管理、計算引擎及接口，同時支持批處理、交互分析、實時處理與在線服務四類場景，端到端數據處理時延從“T+1”天降至秒級。

在100TB TPC-DS測試中，其分析性能較Databricks（Photon）提升100%，硬件成本降低50%。該架構自2017年迭代至2022年湖倉集一體階段，數據集市性能持平或優于獨立方案，目前已落地數百個客戶。

其分布式時序數據庫Timelyre 9.3支持PB級時序數據秒級分析（性能提升10倍），適用于傳感器、金融交易、系統日志、生產設備等實時場景。通過線性擴展架構與5-20倍無損壓縮，其能夠實現EB級存儲支持及大幅成本優化。

總的來說，AI-Ready Data Platform可以助企業破解數據“三無（無統一、無質量、無時效）”困境。

這些能力通過星環科技的多款產品得以實現，包括Transwarp Corpus Studio（星環語料開發工具）、Transwarp Data Studio星環數據開發工具）、Transwarp Data Hub（星環一站式多模型大數據平臺）和Transwarp Knowledge Hub（星環知識平臺）。

可以推測，未來三年將是AI數據平臺升級潮的加速期，各行各業的企業都需要考慮將“AI-Ready Data”置于戰略優先級。

做AI應用就像烹飪，食材好，飯菜才好吃。當數據成為更加高價值的資產，每一個企業都需要構建一個AI-Ready Data Platform這樣的“數據食材處理中心”，為AI的應用做好準備。

三、一站式解決企業六大痛點，落地金融等行業

多模態數據“食材”一切就緒，下一步還需要進入“智能廚房”。

星環科技推出的Sophon LLMOps 1.6 AI平臺正是這樣一個“智能廚房”，助企業用處理好的食材烹飪AI應用。

Sophon LLMOps統一管理空間、模型、算力、數據及工具，實現智能體驅動的AI全流程運營。其四大核心模塊協同支撐AI生命周期：

1、星鑄（模型開發）：支持Hugging Face模型一鍵導入部署，具備自動量化與推理加速能力，兼容國產GPU及多環境管理；

2、星典（知識工程）：提供知識構建、融合與治理全流程管理，支撐業務語義理解；

3、星解（語料工程）：實現語料資產化、標準化與分布式處理，保障訓練數據供給；

4、星構（應用開發）：支持智能體/插件靈活編排，通過MCP協議快速集成業務系統。

其核心解決六大企業痛點：

1、多模型適配難：統一納管機制簡化集成；

2、算力資源短缺：智能調度優化利用率；

3、語料供給不足：星解模塊實現專業供給；

4、應用準確度低：知識工程+模型優化提升可靠性；

5、傳統架構轉型難：適配AI新范式需求；

6、分散建設成本高：統一平臺降低冗余投入。

企業可基于Sophon LLMOps構建客服助手、合規分析等跨部門智能應用，通過集中化管理實現資源可控、流程規范與資產復用，加速AI規模化落地。

總的來說，數據平臺解決“AI無米之炊”，Sophon LLMOps解決“應用落地之困”，二者共同實現 “高質量數據→高價值應用” 的轉化，缺一不可。

從理論到實踐，星環科技的新一代AI Infra已經在實際應用中加速落地。

比如在金融領域，某銀行通過星環科技構建企業級知識庫，解決數據治理復雜、語料缺乏及知識孤島問題。該銀行基于Sophon LLMOps平臺星典、星解，實現知識資產全流程管理，形成覆蓋指標、制度、運營、客服四大場景及金融通用知識的“4+1”體系，支撐智能問答、信貸風控、財務分析等十余類應用。

結語：大模型平權呼喚全新AI Infra

當下，大模型的平權正在加速，一場關于數據基礎設施的暗戰已然打響。企業需要清醒認識到：沒有AI-Ready的數據，就沒有真正的AI競爭力。

當行業集體從“模型狂熱”轉向“數據務實”，新一代基礎設施的較量，將決定誰是智能化時代的真正贏家。星環科技推出的AI-Ready Data Platform、Sophon LLMOps等平臺，為企業的數據就緒提供了有力抓手。

但這不是單純的技術采購，而是企業運營模式的重構。當數據就緒度成為新KPI，2025年或許將見證兩類企業的分野：用新一代AI Infra打破“數據詛咒”的領跑者，與困在模型幻影中的追趕者。