> **来源：[研报客](https://pc.yanbaoke.cn)** # AI 原生数据平台研究报告总结 ## 核心内容概览 AI 原生数据平台是面向人工智能与智能体（Agent）应用的新一代数据基础设施，标志着数据平台从“为人服务”向“为 AI/Agent 全域数据供给”的根本性转变。其核心目标是通过自然语言交互、多模态数据融合、智能治理与统一算力调度，实现数据资产到智能应用的全链路闭环支撑。 ## 主要观点 - **技术驱动**：人工智能技术演进与算力、算法普惠化推动数据平台向 AI 原生架构转型。 - **政策引导**：国家政策推动数据平台智能化升级，明确 AI 应用在重点行业普及率目标。 - **行业适配**：数据平台需从结构化数据供给向全模态资产供给演进，满足 AI 应用对数据的多维度需求。 - **四大维度**：AI 原生数据平台围绕**计算、供给、治理、消费**四大核心维度进行系统性升级。 - **差异化路径**：全球主流厂商形成三类典型建设路径（全栈整合、云化轻量化、语义本体驱动），国内厂商则在国产化适配、行业定制化等方面形成差异化优势。 ## 关键信息 ### 1. 计算维度 - 从**CPU主导的静态算力配置**向**异构协同智能调度**演进。 - 支持**训推一体化**与**批流融合**，实现从数据处理到模型推理的全流程计算能力。 - 构建**统一资源池**，实现算力的弹性扩缩容与跨域协同调度。 ### 2. 供给维度 - 从**结构化数据供给**向**全模态 AI 资产供给**演进。 - 实现**数据、特征、向量、模型、Prompt、Agent**的统一管理。 - 支持**按需主动供给**，提升数据调用效率与智能化应用适配能力。 ### 3. 治理维度 - 从**字段级格式治理**向**全域语义协同与内生安全治理**演进。 - 构建**统一业务语义体系**，实现跨系统语义对齐与认知协同。 - 实现**全链路治理与安全管控**，包括数据血缘、权限管理、安全审计与智能防护。 ### 4. 消费维度 - 从**指令驱动查询**向**意图驱动服务**演进。 - 支持**自然语言交互**，实现用户需求到执行路径的自动编排。 - 构建**业务闭环**，实现数据洞察到业务执行的主动服务。 ## 技术架构 AI 原生数据平台采用**纵向6层+横向2层**的分层架构，包括： 1. **支撑层**：统一资源池与云原生基础设施。 2. **存储接入层**：多模态数据统一存储与管理。 3. **计算处理层**：异构算力调度与多模态处理能力。 4. **开发层**：低代码与自然语言交互，支持 Agent 开发与编排。 5. **服务层**：标准化接口与组件化服务，支持 Agent 调用与执行。 6. **应用层**：面向“人+AI”的智能数据应用，如 BI、Copilot、智能客服等。 7. **治理层**：统一语义标准与全生命周期治理。 8. **安全运营体系**：覆盖数据访问、工具调用与执行输出的全链路安全防护。 ## 全球厂商建设路径分析 ### 海外厂商 1. **Databricks**：采用湖仓+AI Agent 全栈建设路径，强调统一数据基座与智能体规模化运营。 2. **Snowflake**：以云原生轻量化模式为主，强调多云一致体验与智能体快速落地。 3. **Palantir**：以业务语义本体为核心，强调高安全场景下的精准治理与合规保障。 ### 国内厂商 1. **阿里云**：打造智能体驱动的湖仓一体化平台，实现数据与 AI 的深度融合。 2. **腾讯云**：以 DIaaS 为核心，实现多模态数据融合与智能化服务。 3. **华为云**：以知识湖为核心，实现数据向知识的价值转化。 4. **火山引擎**：以智能体为核心重构数据平台，实现多模态数据一体化管理。 5. **星环科技**：构建全栈 AI 基础设施，实现从数据到模型的闭环管理。 ### 共性规律 - **统一底座**：优先构建统一存储与元数据管理平台。 - **算力协同**：打通异构算力资源，实现智能调度与高效计算。 - **治理安全内嵌**：在各层嵌入治理与安全规则，实现全链路管控。 - **场景落地导向**：以业务场景为驱动，分层分步推进，避免一次性大规模改造。 ## 落地建议 ### 央国企 - 采用**旁路演进架构**，保障核心业务连续性与资产利旧。 - **数据治理先行**，构建高质量语料与合规数据体系。 - **聚焦高容错场景试点**，避免核心交易链路风险。 - **严格国产化适配**，确保软硬件兼容与自主可控。 ### 中小企业 - 采用**轻量化 SaaS 订阅模式**，降低前期投入与使用门槛。 - 拥抱**零代码/自然语言驱动平台**，提升业务人员使用效率。 - 选择**预置主流 SaaS 连接器**，解决数据孤岛与售后支持问题。 ### 大型民企与互联网企业 - 推动**全托管云原生服务**，提升性能与降低运维成本。 - 构建**API 优先与低代码生态**，加速智能体规模化落地。 - 坚守**开放表格式**，避免底层架构锁定与多云协同问题。 ## 未来趋势 - **技术层面**：统一语义技术将逐步成熟，形成通用、行业与企业三级语义体系；智能体原生计算将成为主流范式；“数据即模型、模型即数据”理念逐步落地；端边云协同架构广泛应用。 - **应用层面**：AI 原生数据平台将在**数据分析、报表生成、智能问答**等通用场景实现规模化落地；深入**金融、能源、制造**等重点行业，支撑智能体在核心业务中的价值释放。 - **产业格局**：平台市场将从“群雄逐鹿”走向“清晰分化”，形成**综合型巨头**与**垂直专精厂商**的竞争格局；**开源社区**与**闭源商业产品**协同发展，推动基础技术与企业级服务落地。 ## 总结 AI 原生数据平台是新一代数据基础设施，将推动数据从“为人服务”向“为 AI/Agent 服务”转型。其建设需围绕**统一语义、智能调度、全模态资产、安全治理**等核心能力展开，不同企业应根据自身特点选择差异化建设路径，以实现**业务价值驱动、技术平滑演进、全栈安全可控**的智能化转型目标。