AI拼到最后，拼的是数据还是模型？
原创 月满西楼 | 2025-05-28 11:16
【数据猿导读】 在5月27日举办的“AI×Data：新一代AI Infra”年度发布会上，这家深耕大数据行业十余年，也是中国第一家上市的大数据公司，抛出了一个重要命题：企业智能化能力的差异，不再取决于选用了哪种大模型，而是取决于能否高效激活和利用自身的私有数据资产——其核心支撑，正是一套真正具备AI...
过去两年，大模型成为企业数智化词典中出现频率最高的词之一。
DeepSeek、字节跳动的豆包、阿里通义、百度文心——AI正以肉眼可见的速度普及。但当我们从技术叙事回到企业实践，情况并不乐观。
大模型的确让AI更聪明了，但在企业落地层面，模型之间的差异正在迅速缩小。真正拉开差距的，是企业是否拥有能够与大模型深度结合的高质量私有数据——AI只有读懂企业自己的数据，才能发挥真正的业务价值。
星环科技注意到这个现实。
在5月27日举办的“AI×Data：新一代AI Infra”年度发布会上，这家深耕大数据行业十余年，也是中国第一家上市的大数据公司，抛出了一个重要命题：企业智能化能力的差异，不再取决于选用了哪种大模型，而是取决于能否高效激活和利用自身的私有数据资产——其核心支撑，正是一套真正具备AI就绪能力的数据平台（AI-Ready Data Platform）。
那么，什么是AI-Ready Data Platform，对于企业AI应用发展有什么价值？接下来，我们就这些问题来进行探讨。
AI落地的五大“真问题”，
90%都与数据有关
当大模型已经“商品化”，企业之间的差距从模型转向了“落地能力”。
星环科技在这次发布会上，明确指出企业在AI落地中常见的五个系统性难题，而这五个问题，有一个共同的根因——数据失效。
1. 数据孤岛严重，存储结构单一，大模型“无数据可用”
在企业内部，数据普遍存在于多个系统之中：ERP、CRM、呼叫中心、IoT设备、日志平台、报表系统……不同业务系统各自为政，形成典型的数据孤岛。
更关键的是，大多数企业的数据平台依旧停留在以关系型数据库为主的单一结构，缺乏对向量、图谱、时序等多模数据模型的支持。而这些，正是大模型运行和理解复杂业务语义所必需的基础要素。
2. 数据质量差，喂得再多也没用
很多企业会把所有数据都“倒进模型”，期望它自动产生答案。但数据本身如果缺失、混乱、过时，甚至自相矛盾，那模型只能输出“垃圾中的平均值”。
AI不是魔法，它也需要“干净的食物”。
数据标准、标签一致性、元数据管理……这些看似枯燥的工作，恰恰决定了AI能否理解上下文，是否具有可靠的反馈能力。
3. 非结构化数据堆积如山，难以利用
企业80%以上的数据来自PDF、图像、网页、邮件、聊天记录等非结构化信息。这些内容藏着大量的业务逻辑与领域知识，但无法直接供模型使用，导致AI“聪明的地方刚好饿着”。
这就引出一个技术瓶颈：企业是否有能力把非结构数据转化为模型能理解的形式？
4. AI项目碎片化，成本高昂
当前AI应用开发普遍存在“碎片化建设”问题：客服线一套AI，营销线一套AI，风控线再来一套。模型、语料、推理流程各自为政，缺乏平台级复用机制。
结果是：成本翻倍，治理困难，数据逻辑割裂。
这也是为什么“模型越多，效果反而越差”的悖论开始浮现。
5. 模型“懂逻辑”，却不懂业务
大模型在语言和知识方面的能力是强的，但企业需要的不只是语法正确的答案，而是基于内部数据、规则和行业语境给出的“合理建议”。
换句话说，AI可以生成句子，但不代表它能理解一个银行的审批流程，或者一家制造企业的质量控制规则。
这需要“知识建模”和“业务上下文”的注入，而这正是多数企业目前缺失的部分。
从“AI+Data”到“AI×Data”：企业该如何破局？
在这样的背景下，越来越多的企业意识到：数据不是AI的附属品，而是AI能力真正的“燃料库”和“底盘系统”。
星环科技在发布会上提出了一个关键公式：AI×Data=企业智能化能力的新范式。
不同于传统的“AI+Data”时代，AI作为交互方式去访问数据（即模型+数据调用），“AI×Data”强调的是深度耦合、双向驱动。AI前置到数据加工的全链路流程当中，数据采集、清洗、治理，到最后的数据分析都全面AI化。
正是基于这一洞察，星环科技推出了“AI-Ready Data Platform”，定位为AI基础设施的核心引擎。这个平台不是简单的数据管理工具，而是解决企业AI落地过程中“数据全流程瓶颈”的系统级平台。
什么是AI-Ready Data Platform？
它解决了什么问题？
一套平台想要支撑AI的全生命周期，需要远比传统数据库更复杂的能力结构。
星环科技将其定位为企业AI基础设施的“数据地基”，不仅仅是因为它承担数据存储任务，更因为它重构了数据在AI系统中的“角色”。
在传统系统中，数据是“被提取、被使用”的静态资源；但在AI时代，大模型对数据的要求不仅是体量，更是多样性与语义深度——它需要向量、图谱、时序、文本、关系型等多种模型的数据融合处理，才能理解复杂业务语境、支撑精准推理，这也正是AI-Ready Data Platform的核心要义。
当然，一个先进的理念，如果不能落地为可用的技术产品，那也是一句空话。那么，星环科技如何将AI-Ready Data Platform落地为其技术产品体系呢？
接下来，我们来拆解一下星环科技AI-Ready Data Platform的五大核心能力，并讲清楚每种能力是由哪些具体产品来承载的。
1. 多模型统一存储：打破数据壁垒，从底层做起
☆核心产品：TDH（Transwarp Data Hub）
它能在统一框架中管理关系型、图、时序、向量等数据，不仅简化了存储层的架构，还实现了跨模型的数据调用与分析。例如，在一个风控系统中，可以同时调用账户交易表（关系型）、行为路径图（图数据库）与客户行为向量（向量数据库）做出联合判断。
值得提出的是，这一架构使星环科技成为国内首个通过信通院"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"。
2. 非结构化数据处理：让“沉默数据”说话
☆核心产品：Corpus Studio
这是一个语料转化与语义抽取工具。它能从PDF文档、网页、合同、聊天记录等数据中提取结构化信息，例如政策编号、责任主体、关键指标等，进而构建AI可训练的语料库。
企业长期积累的大量文档和内部制度，可以在这个过程中变成AI训练数据，而非被遗弃。
3. 数据治理能力：数据不是越多越好，而是越“干净”越好
☆核心产品：TDS（Transwarp Data Studio）
在AI时代，数据治理的目标变了。它不再是简单的ETL或元数据管理，而是对数据进行质量评估、标准化抽取、指标血缘追踪、语义校验等更高阶工作。
TDS提供的是一套自动化的数据“整形与规范”系统，让数据变得可控、可解释、可追溯。
4. 知识建模：构建AI的“企业语境”
☆核心产品：TKH（Transwarp Knowledge Hub）+ Knowledge Lodge
AI不懂企业流程，是因为它没有“背景知识”。TKH承担的是“知识工程”的角色——将数据中的业务逻辑（如审批规则、流程节点、行业术语）抽象为语义图谱，构建出可供AI参考与推理的“企业语境模型”。
这使得AI不再仅仅是聊天工具，而能成为“业务场景中的智能体”。
5. 实时数据洞察：让AI反馈速度与业务节奏匹配
☆核心产品： 实时湖仓集一体平台
实时处理能力已成为AI落地的基础设施要求。在金融、制造、电商、物流等领域，业务变化是秒级的，而AI推理结果不能在分钟甚至小时之后再反馈。
星环科技的实时湖仓集一体平台，打通了数据湖、数据仓库与数据集市，使得数据链路更短，数据落地即分析。该平台，能够实现数据端到端实时接入和秒级分析，帮助企业实现实时数据接入、实时处理和实时分析，进而提供全流程的实时数据洞察能力。
此外，星环科技在此次发布会上重点介绍了Sophon LLMOps 1.6平台的进化。
作为AI×Data融合的关键引擎，星环科技Sophon LLMOps平台已成为企业构建AI基础设施的核心组成。平台通过“星铸（模型开发）、星典（知识工程）、星解（语料工程）、星构（应用开发）”四大模块，覆盖从模型开发、知识建模、语料处理到应用编排的全生命周期，打通了从数据到知识、从模型到应用的闭环路径。
需要指出的是，星环科技的各项产品不是孤立的，而是通过多条产品的融合，来打造的是“数据操作系统”。
那么，如何来理解“数据操作系统”，它与我们常说的“数据库”或“中台”又有什么不同呢？
数据库是存储引擎，数据中台是协调机制，但数据操作系统是主动管理和调度数据智能能力的执行环境。
传统数据库擅长做结构化数据，但面对图谱、全文检索、时序流、嵌入向量时，往往需要引入多个独立产品来协同使用。
企业的常见搭配是：Hive管理海量历史数据、ClickHouse做分析、HBase处理事务表、Milvus存向量数据、Elasticsearch做全文检索——听上去各司其职，实际上却导致：数据流转链条冗长，延迟高；接口不统一，安全性难控；资源分散调度低效，成本很高。
星环将AI-Ready Data Platform设计为一个具备“四层统一”能力的架构：
这使得企业可以像管理“一个智能数据引擎”那样管理AI的数据基础层——既具可控性，又有灵活性；既满足工程效率，又支持业务落地。这不仅解决了物理结构的问题，也解决了数据之间无法联动的问题。
从真实案例，
看一站式数据平台如何创造
很多AI项目最终失败，原因并不是技术不先进，而是基础系统之间缺乏协同：数据治理未完成、知识图谱不到位、推理模型和业务脱节，导致AI“离业务线始终有一公里”。
那么，如何打通这“最后一公里”呢？星环科技的思路是，重构数据底座，提升向“托举”上层AI应用的能力。他们的落地目标并不复杂：让数据进入AI更容易、让AI理解数据更精准、让AI反馈业务更高效。
这种策略，在一些对数据要求极高的行业中，已经展现出非常具体的业务价值。
例如，在银行业，星环科技基于星典Knowledge Lodge与星解Corpus Studio，结合Sophon LLMOps，帮助某银行构建企业级知识工程平台，形成覆盖指标、制度、运营、客服及通用金融知识的“4+1”知识库体系。该平台解决了缺乏高质量数据与语料、数据孤岛、领域知识匮乏等问题，支撑包括智能问答、信贷助手、财务分析等多个AI应用，体现了“AI×私有数据”的落地价值。
在数据治理场景中，星环通过语料平台（星解Corpus Studio）与知识平台（星典Knowledge Lodge）协同，实现从数据采集、智能解析到知识资产构建的自动化流程，并将各类数据治理工具封装为AI数据治理MCP Server，实现治理闭环，显著提升治理效率与准确性。
在制造业，星环基于统一技术架构与Timelyre时序数据库，打通M域（如ERP、CRM）与O域（如运维、监控、设备）数据，实现PB级数据的时序分析与跨模型融合，助力企业在运维监控、质量管控、供应链优化等方面释放数据价值。
总结而言，从应用落地情况来看，星环科技的一体化数据平台释放出的价值并不神秘，可以归结为三个方面：
通过真实案例，我们看到，AI真正成为企业生产力的一部分，不仅仅靠大模型的能力，还靠数据基础的扎实结构和组织能力。
谁掌控数据平台，谁掌控AI的未来
放眼未来，我们发现行业开始出现一个显著的趋势，AI基础设施正在从“模型驱动”转向“数据驱动”。
在过去几年，AI Infra的关注点聚焦在算力（GPU）、模型框架（如Transformer）、推理加速等技术栈上。
但随着大模型能力普遍提升、推理能力普惠，模型间的差距正在缩小。很多企业使用的并不是最先进的模型，而是最适合其数据语境的模型。
这种变化背后，标志着AI基础设施“权重中心”的迁移。
如果说模型决定了AI的智能上限，那么数据平台决定了AI的智能下限——你给模型什么样的数据，它就能发挥多大的作用。而一个组织所能管控、治理、调度的“数据能力边界”，将成为它在AI时代的实际权限边界。
这也是Gartner 所说的：“大模型不会再是竞争力，私有数据才是。”
星环科技的战略选择，其实押注的是这样一个命题 —— AI能力不是买来的，而是组织从数据出发“建”出来的。
AI发展到今天，已经不只是模型之间的竞速，还是企业内部能力构建的较量：
谁的数据准备得更充分？
谁的数据更干净、结构更好、语义更明确？
谁能让AI真正理解业务，反哺业务？
这些问题的答案，不再来自大模型API，而来自一整套数据系统、治理体系和知识建模的能力。
星环科技这样的企业，没有去争夺AI舞台上最耀眼的角色，而是站在舞台下，做一个让每个角色都能演好的“底层导演”。这条路更慢，更深，更重。但如果AI真的要进入企业日常，成为组织的一部分，它也许只能这样走。
来源：数据猿
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