在大语言模型（LLM）日益商品化的今天，企业的竞争焦点正从“模型竞争”转向“高价值数据资产竞争”。Gartner指出，企业的关键差异不在于拥有多少数据，而在于拥有多少高价值且难以被复制的数据。然而，传统数据平台在应对生成式AI带来的新型数据需求时，正面临非结构化数据价值释放、数据与AI协同壁垒、实时处理能力不足等多重挑战。

一、生成式AI时代的五大数据挑战

生成式AI的爆发推动企业从“部门割裂”走向“跨职能协同”，但数据层面的瓶颈日益凸显，成为企业转型的核心障碍：

1. 非结构化数据价值沉睡
   非结构化数据占企业数据总量的70%-90%，但传统工具在元数据提取、智能分块、向量化存储等方面能力不足，难以支撑多模态AI应用。Gartner预测，到2027年，多结构化数据管理的IT支出将占数据管理总支出的40%。

2. 数据到智能的转化效率低下
   数据团队与AI团队的工具链割裂，导致AI项目落地周期长达数周甚至数月。实验室模型在真实业务场景中常因数据环境变化而“水土不服”，且跨平台数据搬运消耗大量人力。

3. 海量实时数据处理能力不足
   客户服务对话生成、金融秒级风控等场景对系统吞吐能力、实时性和扩展性提出极高要求，而传统批处理架构难以支持流式数据的秒级响应。

4. 数据治理与安全体系滞后
   企业平均管理400+异构数据源，数据孤岛严重，且静态治理规则无法应对动态数据访问需求。28%的企业因安全合规问题未启用GenAI功能，20%因数据质量问题缺乏信任。

5. 数据能力未实现全员普惠
   业务人员因依赖IT团队中转数据需求而延误决策，数据工程师被重复编码工作拖累，运维团队人力成本高企，组织效率难以提升。

二、驱动Data+AI平台建设的核心要素

构建Data+AI平台是企业应对上述挑战的必然选择，其驱动力可分为主动创新与被动应对两类：

主动选择：构建竞争壁垒

• 降低非必要成本：通过统一平台减少部门重复建设，低代码工具释放技术人才聚焦高价值任务，降低跨部门协作内耗。
• 提升业务响应速度：数据与AI团队在同一平台协作，形成“数据支撑AI、AI增强数据管理”的良性循环，快速应对业务复杂性。

被动应对：解决现有痛点

• 强化数据治理：通过智能化手段治理非结构化数据，规避安全隐私风险，减少AI“幻觉”，提升用户体验。
• 平衡敏捷与成本：在GPU资源紧张的背景下，实现业务价值快速迭代与投资效益的平衡。
• 自动化流程提效：结合生成式AI与元数据管理，自动化数据摄取、清洗等流程，减少人工干预。

三、Data+AI平台的六大关键能力

企业构建数智平台需具备以下核心能力，以支撑生成式AI时代的业务需求：

1. 技术可组装性
   采用模块化架构实现组件“可插拔”，支持灵活替换（如随技术迭代更换存储引擎）、动态扩展（集成量子计算等新兴技术）、成本可控（避免架构推倒重来）。

2. 端到端全生命周期管理
   覆盖数据处理、模型构建、大模型训练全流程，支持跨团队协作，显著缩短交付周期（从数月至数周），提升数据工程效率50%+。

3. 多模态数据处理能力
   统一管理结构化与非结构化数据，将文本、音频、视频等多模态数据转化为机器可理解的“智能燃料”，支撑AI模型训练与业务决策。

4. 统一元数据驱动的治理
   构建覆盖数据质量、安全性、模型质量的治理框架，统一数据语义，明确责任权利，实现合规性与可追溯性。

5. 自主代理分析（Agentic Analytics）
   通过AI代理实现自动化数据清洗、动态血缘追踪等功能，提升数据驱动决策的效率，例如自动修复缺失值、实时记录数据流转路径。

6. 云原生弹性架构
   采用解耦的云服务架构，结合FinOps工具优化资源使用，支持多云部署与跨云数据合规，降低采购与运营成本。

四、腾讯云Data+AI产品方案与实践

腾讯云基于上述能力框架，推出了覆盖数据全生命周期的产品矩阵，助力企业落地数智平台：

1. 数据与AI协同层

• WeData Agent：多智能体协作平台，支持自然语言交互，业务人员无需SQL即可获取洞察，数据团队从“提取服务商”升级为“智能引擎建造者”。
• TCDataAgent：全托管数据分析智能体，整合结构化与非结构化数据，支持零售库存预测、传媒视频检索等场景，调用NL2SQL、AI Search等原子能力实现高效分析。

2. 开发与治理层

• WeData DataOps：自动化数据全生命周期管理，支持400+异构数据源接入，通过可视化编排与智能代码生成提升开发效率，降低故障定位时间。
• WeData MLOps：贯通数据-模型-服务全流程，支持模型版本管理、数据漂移监控，在电商推荐、信用评分等场景实现模型自动迭代。

3. 存储与计算层

• TCLake：多模态数据湖服务，统一管理结构化、非结构化数据及AI模型，支持批流一体处理，无缝对接Spark、Flink等引擎。
• Oceanus：流处理与AI深度融合，支持实时风控、动态推荐等场景，实现秒级响应，例如某银行通过其将风险拦截响应从分钟级压缩至秒级。

4. 安全与运维层

• 天御大模型安全网关：防护提示词注入、数据泄露等风险，支持多模型、高并发场景的全链路安全管控。
• TCInsight：大数据智能自治系统，通过AI Agent实现自动调优与成本优化，某客户通过其减少4.81PB存储占用，下线17个资源节点。

五、典型行业应用场景

Data+AI的融合已在多行业落地并产生显著价值：

• 金融：实时风控场景中，通过流处理与AI模型动态分析交易特征，日均拦截量提升，误判率降低；智能投顾基于市场情绪数据生成动态组合方案。
• 制造：生产线传感器数据实时分析，识别设备异常并预警，供应链通过AI优化物流路线与库存配置，降低运营成本。
• 医疗：多模态数据（影像、病理）辅助诊断，智能穿戴设备数据预警健康风险，传染病传播模型助力疫情防控。
• 零售：AI预测SKU出货量，推荐系统基于用户行为生成个性化内容，某零售客户通过ChatBI实现“人人都是分析师”，一线业务响应效率提升。

六、未来趋势：Data+AI平台的演进方向

Gartner预测，到2028年80%的GenAI商业应用将基于现有数据管理平台开发，数据与AI的融合将呈现三大趋势：

1. 数据管理生态融合：分散的工具将整合为统一数据生态，降低复杂性与集成成本，元数据管理与数据织物技术成为核心。
2. 自然语言交互普及：自然语言成为数据交互的主要接口，推动数据民主化，非技术用户可直接访问数据。
3. 代理型AI崛起：AI代理将重构软件接口，通过多模态交互分解复杂任务，企业需建立适应性治理框架确保安全性。

结语

在生成式AI重塑生产力的时代，Data+AI平台已成为企业核心竞争力的载体。企业需以数据资产为核心，构建“可组装、全链路、多模态、强治理”的数智平台，才能在激烈的竞争中占据先机。腾讯云凭借在大数据与AI领域的技术积累，为企业提供从数据接入到智能应用的端到端解决方案，助力企业实现数智化转型的“加速跑”。