AI时代企业数据基建升级路线图：企业级智能的演进路径

如果说通用大语言模型是AI时代的“入场券”，那么企业的独特竞争力，则必须构建在“企业专属数据+模型”深度融合的自主智能系统之上。

这样一个系统的效能，高度依赖于「模型的创新潜力」与「数据的利用效率」。这要求新一代的数据基础设施，不仅能支撑图像、文本、音视频等多模态数据的智能化处理，更能形成一个反馈闭环，持续驱动模型与业务协同进化。可以说，数据基建已成为企业能否真正驾驭AI、释放模型商业价值的关键前提。

为此，火山引擎在其FORCE大会“Data+AI”论坛上，正式发布了《AI时代企业数据基建升级路线图》。该路线图首次为企业勾勒出一条从“传统数据处理”到“拥有模型能力”，最终迈向“驾驭业务智能”的清晰演进路径，系统性地解答了如何通过升级数据基建设施，实现这一根本性跨越。

以“赋能模型”为核心的数据基建新范式

新兴的AI业务催生出对数据的新需求。无论是AIGC应用的实时内容生成，还是智能体（Agent）对用户意图的精准识别，都依赖于模型能够即时理解上下文数据，并做出高效、准确的响应。

例如，在游戏场景中，它体现为玩家与NPC的实时、动态交互；在智能驾驶领域，是系统对“Corner Case”（长尾场景）的自动挖掘与应对；在传媒行业，则是图文、视频素材能被智能检索、取用与二次创作。这些创新能力的实现，无一不依赖于模型对海量、多模态数据的极速“消费”与理解。

模型的能力深深根植于其底层的数据基座。模型能达到的高度，既取决于处理多模态数据时的“质”（准确度、深度），也取决于数据反馈闭环的“效”（价值）与“时”（实时性）。

当多模态数据流动的速率成为智能应用的“脉搏”，数据基建的角色就已超越传统的“数据仓库”或“数据湖”，升级为以模型为中心、以Token为价值计量单位的智能底座。它通过打通从数据接入、处理、标注到模型训练、推理、评估的全链路价值循环，从而为各类Agent及AI原生应用提供坚实支撑。因此，数据基建本身就是AI时代一项以 “赋能大模型” 为核心的关键战略投资。

AI时代企业数据基建升级的三阶段路线图

在火山引擎发布的这份路线图中，系统性提出了企业数据基建面向AI时代的升级路径，旨在为企业提供分阶段、可落地的全景参考。

这场升级并非一蹴而就，它将从资源、引擎到平台层，经历一场从“底层算力”、“中层框架”到“顶层治理”的渐进式迭代。

第一阶段：异构算力引入与分布式引擎扩展

本阶段是企业算力架构的奠基期，核心任务在于对传统单一的CPU算力模式进行异构化重构，以化解供给瓶颈，为持续增长的AI计算与大数据处理负载构建弹性、可扩展的底层基座。

面对数据规模的指数级增长，本阶段的技术演进采取 “双轨并行”的核心策略，以兼顾稳定与创新。一方面，持续强化基于CPU的传统大数据处理生态（如Spark, Flink, Hive），保障海量结构化数据处理与存量业务的稳定可靠；另一方面，积极引入面向CPU+GPU异构算力的新一代分布式框架（如Daft、Ray），突破纯CPU的算力瓶颈，以原生支持AI训练、推理等计算密集型任务。

该阶段的目标在于化解核心算力矛盾：通过构建弹性灵活的算力资源池，同时承载AI的高性能计算与数据的高吞吐处理，为企业智能化转型奠定统一的算力基石。

第二阶段：“模型即引擎”与多模态数据重构

随着大语言模型（LLM）及视觉语言模型（VLM）能力的日益成熟，数据处理的核心范式，开始从传统的“基于逻辑规则”驱动向“基于模型语义”驱动迁移。

本阶段的关键在于构建面向多模态数据的原生处理能力。这不仅意味着处理对象从表格扩展到音、视频、文本，更代表着处理方式从确定性规则驱动转变为概率性语义驱动。“模型即引擎”逐渐成为新一代数据处理的通用架构方向。

这一概念极大地拓展了传统ETL的定义边界，它将预训练模型本身视为核心处理引擎。借助模型卓越的语义理解与生成能力，企业可以直接对非结构化数据进行深度解析、信息提取和格式转换，从而替代基于复杂正则表达式或手工规则的传统方式，显著提升数据处理的泛化能力与准确性。

此阶段还将引入Token作为核心的资源计量与调度单位，构建“Token + GPU + CPU”的联合算力评估与供给体系。同时，计算范式开始向推理式计算演进，深度聚焦并挖掘模型的理解与推理价值。

第三阶段：全域数据资产治理与平台融合

面对非结构化数据的指数级增长，企业数据基础设施的建设重心，开始从早期的“算力堆叠”转向深度的“平台化治理”与“架构融合”。

本阶段的核心目标，是构建企业级、专用化的非结构化数据资产治理体系，以支撑海量模型训练数据、评测数据集的高效存储、智能检索与安全管理。技术实践上将致力于构建AI领域的“数据飞轮”，即建立起“数据准备 -> 模型训练 -> 模型推理 -> 数据反馈”的自动化质量闭环，并配套完善AI资产（如模型、数据集、Prompt）的安全与全生命周期管理机制。

其终极价值在于，弥合传统结构化数据平台与新兴AI非结构化数据平台之间的割裂，通过统一的云原生数据架构，驱动两类数据的深度协同与价值复用。

总而言之，AI时代的企业数据基建升级，并非单一计算组件的能力提升，而是一场涵盖异构算力、智能引擎、统一平台和全局治理的系统性工程。

结语：从“拥有数据”迈向“驾驭智能”

企业数据基建的核心目标，正在发生根本性转变：从追求“拥有多少信息”转向追求“驾驭多少智能”。火山引擎发布的《AI时代企业数据基建升级路线图》，正是为这一历史性跨越绘制的系统蓝图。它不仅帮助企业明确自身所处的阶段与下一阶段的升级路径，更旨在从基础设施层面，根本性释放AI原生应用与智能体（Agent）的潜能上限。

我们相信，真正的业务智能，始于数据的自由流动，成于模型的持续生长。而这一切进化与创新的源动力，都已深植于现代化、面向未来的数据基础设施的基因之中。