当主流大模型的参数规模皆突破万亿级，行业逐渐意识到一个残酷现实：大模型的技术红利窗口正在收窄。
Transformer架构主导的算法同质化，使得模型性能差异从技术代差演变为工程优化。与参数量的边际效益持续递减形成鲜明对比的是，IDC研究显示企业80%的非结构化数据仍处于沉睡状态，包括设备日志、工艺文档、客户对话等数据金矿普遍尚未被有效开采。
这种背景下，企业打造AI能力的重心正从"模型军备竞赛"转向"数据基建深耕"。日前，AI基础软件设施供应商星环科技发布的AI-Ready Data Platform通过技术架构的重构，正在加速这一新局面的打开。
一、AI竞争聚焦数据，传统平台与需求矛盾重重
Gartner高档研究总监方琦的观察直指行业痛点：由于大多数企业都依赖于相似的预训练模型，因此具有企业自身特色的数据正成为生成式人工智能采用和创新的关键差异化因素。企业独特数据，包括私有数据和行业Know-how，成为AI竞争的仅有壁垒。
然而，传统数据平台在数据治理、整合和管理方面存在诸多不足，与大模型对高质量、多模态、领域知识数据的需求形成了核心矛盾。
数据存储的割裂问题成为了显著的瓶颈。企业通常需要管理多种类型的数据模型，包括关系型数据库、向量数据库和时序数据库等。这些模型各自独立管理，导致数据分散存储，难以进行统一调用和整合。数据治理的低效性是企业AI落地的另一大挑战。许多企业缺乏有效的自动化数据治理工具，导致数据标准混乱，语料质量难以达到预期。手工清洗数据的成本高昂，数据的动态更新机制不足，难以满足AI模型对实时数据的需求。
此外，许多AI系统无法实时处理数据，无法满足业务对即时性的要求。AI应用的实时性和知识抽象能力不足，导致其难以有效对接业务场景。应用断层使得AI技术在企业中的落地面临巨大挑战。
数据存储的物理割裂、治理体系的效能迟滞、应用层的价值断层——这三大瓶颈构成的复合型枷锁，不仅推高了AI技术落地的工程复杂度，更在时间维度上形成了价值释放的阻尼效应。破局之道在于构建具备全域治理、实时计算与智能融合能力的数据操作底层基建，这正是解锁企业智能生产力的核心密钥。
二、破局密钥：星环科技的三维重构
在 2025 年度产品发布会上，领先的AI基础软件设施供应商星环科技亮出的AI-Ready Data Platform正是为了解决这些痛点而生。该平台通过架构革命、治理跃迁与工具链进化三个维度的深度创新，为企业构建起从数据沉淀到AI落地的全栈数据能力。
1、底层数据的“大一统”：
星环科技以"多模型统一架构"重构数据世界的底层法则。这项突破性技术构建起四层协同体系，涵盖从统一接口、统一计算引擎、统一存储到统一资源管理。其中，统一存储是这一架构的核心亮点，星环科技实现了 11 种模型数据的统一存储管理，包括关系型数据、搜索引擎、宽表存储、图存储、地理空间存储、时序数据存储、键值存储、事件存储、文档存储、对象存储和向量存储等。
这一创新使星环科技成为国内头个通过信通院“多模数据库产品评测”的厂商，也是国内首批发布分布式向量数据库的企业，并入选Gartner“数据库产品品类最多的厂商之一”。
星环科技通过多模型统一架构打破数据巴别塔，为各类垂直大模型场景的落地需求提供最基础的统一数据底座。
2、治理层的智能跃迁：
在统一数据平台的基础上，星环科技构建起智能化治理矩阵。
星环科技成功实现了非结构化数据向半结构化的有效转化，为大模型提供了多模型形态的有力支持。其语料开发工具TCS（Transwarp Corpus Studio）全面覆盖语料的全生命周期，支持多源数据采集，能够对采集的语料进行深度解析与智能分类，从而生成高质量的语料。知识工程平台星典（Knowledge Lodge）则在此基础上进一步解析语料，准确抽取关键知识要素并整合进知识库，为企业数据治理提供了坚实的知识支撑，确保知识的时效性和准确性。
此外，星环科技的大数据开发工具Transwarp Data Studio（TDS）在企业数据资产管理中扮演着关键角色。其4. 0 版本在数据资产运营和语料管理方面实现了显著提升，包括支持多种类型数据的管理，提供灵活的编目和智能检索功能，极大地丰富了数据管理的范围和灵活性；新增入湖向导和智能盘点能力，简化数据湖仓的构建流程，实现自动化资产盘点，显著提升了数据管理的效率和准确性；结合实时湖仓集一体平台，实现秒级数据同步和高可用性保障，满足即时查询和跨系统任务执行的需求，为企业提供有效的数据支持。TDS已经在金融、能源、政府、医疗、交通等多个行业成功落地，助力客户有效管理数据资产，提升数据治理水平。
而在知识工程领域，星环科技的TKH知识平台通过语义网络重构，赋予AI业务语义理解能力。具体来看，通过知识图谱，企业能够将数据转化为知识资产，提升数据的附加值。此外，TKH平台还具备特定领域知识构建能力，能够将数据进一步抽象为业务语义与知识图谱，为AI提供领域背景与推理基础。
3、实时化与工具链革命：
在AI的应用层面中，实时性和场景落地是企业面临的两大挑战。星环科技的AI-Ready Data Platform通过实时湖仓集技术，实现了端到端秒级分析。这种实时化能力使得企业能够更快地响应市场变化，提升决策效率。
此外，星环科技的LLMOps平台实现了模型开发、知识管理、应用编排一体化，解决了“语料荒”和“算力缺”的问题。通过这一平台，企业可以构建各种智能应用，如客服助手、合规助手、财务分析、数据分析和决策助手等，满足不同部门的业务需求。企业级管理能力让AI从分散开发走向统一运营，实现资源可控、流程可管、资产可用，加速AI在企业中的规模化落地。
三、价值验证：AI-Ready Data如何驱动企业生产力
数据基础设施的重构犹如搭建数字世界的乐高底座，但真正的价值验证必须回归商业战场。当星环科技完成从数据处理、数据存储、治理、领域知识构建到AI应用的全链路改造，这些技术突破如何转化为可见的生产力重构？
答案藏在星环科技的实践中。
在金融行业，数据实时性与准确性已成为风险管控与决策效能的命脉。星环科技AI-Ready Data Platform依托多模态统一架构，创新实现关系型、向量、图、全文、时序等异构数据模型的统一存储与协同治理。该技术架构不仅破解了传统数据孤岛顽疾，更通过实时湖仓融合架构，构建端到端秒级响应体系，重塑金融机构的数据价值链条。
具体而言，在交易报表场景中实现批处理效率倍增，大屏驾驶舱场景中OLAP分析响应速度实现十倍级跃升，使风险识别与决策响应的时效窗口大幅压缩。特别是在实时风控领域，平台凭借秒级数据时延与数据即席分析能力，构筑起金融资产安全防护的时效屏障。值得关注的是，基于无涯·问数智能分析助手构建的自然语言交互系统，将非技术人员的分析准确率推升至95%以上，真正实现了数据民主化决策的范式转型。
制造业数字化转型则面临跨域数据协同的深层挑战。星环科技通过M域（ERP、CRM等管理系统）与O域（设备监控、运维系统等运营体系）的实时数据融通，构建起企业级数据中枢神经系统。这种全域数据治理能力不仅消弭了传统OT与IT系统的协同鸿沟，更催生出生产运营的全局智能视角。
这两大行业的实践揭示着共同规律：当企业能够将数据从“成本项”转化为“生产要素”，从“静态资产”升级为“智能燃料”，企业便获得了以AI重构商业逻辑的原子级能量。
这也给了我们更多的思考：AI这场始于技术变革的竞赛，或终将演变为基础设施能力的较量。
来源：格隆汇
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