Data&AI數(shù)據(jù)基礎設施，AI時代的“核心數(shù)字底座”。

當前，全球正經歷由地緣政治重塑與人工智能技術革命共同驅動的深刻變革。全球化正在向區(qū)域化演進，供應鏈加速本土化，人工智能則從前沿技術加速躍升為核心生產力。麥肯錫研究顯示，生成式AI有望為全球經濟貢獻約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的預測也印證了這一趨勢，預計到2028年，全球AI領域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，五年復合增長率高達35.2%。這一趨勢表明，AI革命不僅是技術革新，更是推動經濟增長模式重構的深層變局。

在這場變革中，各類組織機構，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)正經歷一場“擠壓式轉型”，轉型窗口期更短，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，解決高質量數(shù)據(jù)供給不足、模型與業(yè)務場景割裂以及數(shù)據(jù)安全合規(guī)等痛點。這些挑戰(zhàn)正倒逼數(shù)據(jù)基礎設施實現(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，關鍵在于構建全新一代的數(shù)據(jù)基礎設施，其核心能力在于：

• 一是將數(shù)據(jù)生產、治理與業(yè)務端AI模型應用視作一個動態(tài)連續(xù)的生產過程，以滿足業(yè)務實時性與連續(xù)性需求；

• 二是突破單場景Agent模式，避免重復形成“數(shù)據(jù)煙囪”。Gartner預測，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)基礎設施能支持跨場景、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)基礎設施，既保障數(shù)據(jù)資產的統(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)務端，讓業(yè)務端靈活調用和創(chuàng)新。

在技術層面，新型數(shù)據(jù)基礎設施的核心路徑是“湖倉一體”與“AI原生”的深度融合。“湖倉一體”將數(shù)據(jù)湖的開放性和靈活性與數(shù)據(jù)倉庫的結構化管理、ACID事務特性相結合，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)基礎設施的新趨勢、新定義、新范式與新實踐應用案例，為大型組織部署Data&AI數(shù)據(jù)基礎設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)應用與人工智能的融合，推動架構與能力實現(xiàn)階段躍遷。

• 數(shù)據(jù)基礎設施成為數(shù)據(jù)要素化持續(xù)支撐智能化變革的"核心生產工具”。

• Data&AI數(shù)據(jù)基礎設施的價值鏈條呈現(xiàn)“點-線-面-體”遞進。

• Data&AI數(shù)據(jù)基礎設施的五大關鍵能力是融合開發(fā)、平臺架構、資源調度、智能原生和安全運營。

關注公眾號「甲子光年」，后臺回復“數(shù)據(jù)基礎設施”，獲得高清版完整PDF�；蛘唿c擊文末“閱讀原文”，進入甲子光年官網(wǎng)下載。

以下為報告正文：

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