在大語言模型（LLM）日益商品化的今天，企業的競爭焦點正從“模型競爭”轉向“高價值數據資產競爭”。Gartner指出，企業的關鍵差異不在于擁有多少數據，而在于擁有多少高價值且難以被復制的數據。然而，傳統數據平臺在應對生成式AI帶來的新型數據需求時，正面臨非結構化數據價值釋放、數據與AI協同壁壘、實時處理能力不足等多重挑戰。

一、生成式AI時代的五大數據挑戰

生成式AI的爆發推動企業從“部門割裂”走向“跨職能協同”，但數據層面的瓶頸日益凸顯，成為企業轉型的核心障礙：

1. 非結構化數據價值沉睡
   非結構化數據占企業數據總量的70%-90%，但傳統工具在元數據提取、智能分塊、向量化存儲等方面能力不足，難以支撐多模態AI應用。Gartner預測，到2027年，多結構化數據管理的IT支出將占數據管理總支出的40%。

2. 數據到智能的轉化效率低下
   數據團隊與AI團隊的工具鏈割裂，導致AI項目落地周期長達數周甚至數月。實驗室模型在真實業務場景中常因數據環境變化而“水土不服”，且跨平臺數據搬運消耗大量人力。

3. 海量實時數據處理能力不足
   客戶服務對話生成、金融秒級風控等場景對系統吞吐能力、實時性和擴展性提出極高要求，而傳統批處理架構難以支持流式數據的秒級響應。

4. 數據治理與安全體系滯后
   企業平均管理400+異構數據源，數據孤島嚴重，且靜態治理規則無法應對動態數據訪問需求。28%的企業因安全合規問題未啟用GenAI功能，20%因數據質量問題缺乏信任。

5. 數據能力未實現全員普惠
   業務人員因依賴IT團隊中轉數據需求而延誤決策，數據工程師被重復編碼工作拖累，運維團隊人力成本高企，組織效率難以提升。

二、驅動Data+AI平臺建設的核心要素

構建Data+AI平臺是企業應對上述挑戰的必然選擇，其驅動力可分為主動創新與被動應對兩類：

主動選擇：構建競爭壁壘

• 降低非必要成本：通過統一平臺減少部門重復建設，低代碼工具釋放技術人才聚焦高價值任務，降低跨部門協作內耗。
• 提升業務響應速度：數據與AI團隊在同一平臺協作，形成“數據支撐AI、AI增強數據管理”的良性循環，快速應對業務復雜性。

被動應對：解決現有痛點

• 強化數據治理：通過智能化手段治理非結構化數據，規避安全隱私風險，減少AI“幻覺”，提升用戶體驗。
• 平衡敏捷與成本：在GPU資源緊張的背景下，實現業務價值快速迭代與投資效益的平衡。
• 自動化流程提效：結合生成式AI與元數據管理，自動化數據攝取、清洗等流程，減少人工干預。

三、Data+AI平臺的六大關鍵能力

企業構建數智平臺需具備以下核心能力，以支撐生成式AI時代的業務需求：

1. 技術可組裝性
   采用模塊化架構實現組件“可插拔”，支持靈活替換（如隨技術迭代更換存儲引擎）、動態擴展（集成量子計算等新興技術）、成本可控（避免架構推倒重來）。

2. 端到端全生命周期管理
   覆蓋數據處理、模型構建、大模型訓練全流程，支持跨團隊協作，顯著縮短交付周期（從數月至數周），提升數據工程效率50%+。

3. 多模態數據處理能力
   統一管理結構化與非結構化數據，將文本、音頻、視頻等多模態數據轉化為機器可理解的“智能燃料”，支撐AI模型訓練與業務決策。

4. 統一元數據驅動的治理
   構建覆蓋數據質量、安全性、模型質量的治理框架，統一數據語義，明確責任權利，實現合規性與可追溯性。

5. 自主代理分析（Agentic Analytics）
   通過AI代理實現自動化數據清洗、動態血緣追蹤等功能，提升數據驅動決策的效率，例如自動修復缺失值、實時記錄數據流轉路徑。

6. 云原生彈性架構
   采用解耦的云服務架構，結合FinOps工具優化資源使用，支持多云部署與跨云數據合規，降低采購與運營成本。

四、騰訊云Data+AI產品方案與實踐

騰訊云基于上述能力框架，推出了覆蓋數據全生命周期的產品矩陣，助力企業落地數智平臺：

1. 數據與AI協同層

• WeData Agent：多智能體協作平臺，支持自然語言交互，業務人員無需SQL即可獲取洞察，數據團隊從“提取服務商”升級為“智能引擎建造者”。
• TCDataAgent：全托管數據分析智能體，整合結構化與非結構化數據，支持零售庫存預測、傳媒視頻檢索等場景，調用NL2SQL、AI Search等原子能力實現高效分析。

2. 開發與治理層

• WeData DataOps：自動化數據全生命周期管理，支持400+異構數據源接入，通過可視化編排與智能代碼生成提升開發效率，降低故障定位時間。
• WeData MLOps：貫通數據-模型-服務全流程，支持模型版本管理、數據漂移監控，在電商推薦、信用評分等場景實現模型自動迭代。

3. 存儲與計算層

• TCLake：多模態數據湖服務，統一管理結構化、非結構化數據及AI模型，支持批流一體處理，無縫對接Spark、Flink等引擎。
• Oceanus：流處理與AI深度融合，支持實時風控、動態推薦等場景，實現秒級響應，例如某銀行通過其將風險攔截響應從分鐘級壓縮至秒級。

4. 安全與運維層

• 天御大模型安全網關：防護提示詞注入、數據泄露等風險，支持多模型、高并發場景的全鏈路安全管控。
• TCInsight：大數據智能自治系統，通過AI Agent實現自動調優與成本優化，某客戶通過其減少4.81PB存儲占用，下線17個資源節點。

五、典型行業應用場景

Data+AI的融合已在多行業落地并產生顯著價值：

• 金融：實時風控場景中，通過流處理與AI模型動態分析交易特征，日均攔截量提升，誤判率降低；智能投顧基于市場情緒數據生成動態組合方案。
• 制造：生產線傳感器數據實時分析，識別設備異常并預警，供應鏈通過AI優化物流路線與庫存配置，降低運營成本。
• 醫療：多模態數據（影像、病理）輔助診斷，智能穿戴設備數據預警健康風險，傳染病傳播模型助力疫情防控。
• 零售：AI預測SKU出貨量，推薦系統基于用戶行為生成個性化內容，某零售客戶通過ChatBI實現“人人都是分析師”，一線業務響應效率提升。

六、未來趨勢：Data+AI平臺的演進方向

Gartner預測，到2028年80%的GenAI商業應用將基于現有數據管理平臺開發，數據與AI的融合將呈現三大趨勢：

1. 數據管理生態融合：分散的工具將整合為統一數據生態，降低復雜性與集成成本，元數據管理與數據織物技術成為核心。
2. 自然語言交互普及：自然語言成為數據交互的主要接口，推動數據民主化，非技術用戶可直接訪問數據。
3. 代理型AI崛起：AI代理將重構軟件接口，通過多模態交互分解復雜任務，企業需建立適應性治理框架確保安全性。

結語

在生成式AI重塑生產力的時代，Data+AI平臺已成為企業核心競爭力的載體。企業需以數據資產為核心，構建“可組裝、全鏈路、多模態、強治理”的數智平臺，才能在激烈的競爭中占據先機。騰訊云憑借在大數據與AI領域的技術積累，為企業提供從數據接入到智能應用的端到端解決方案，助力企業實現數智化轉型的“加速跑”。