前言：

当前，全球正经历一场由地缘政治重塑和人工智能技术革命双重驱动的深刻变革。

这两大趋势交织并进，正以前所未有的速度重构世界经济与社会发展格局。面对全球化向区域化、供应链向本土化转型的外部环境，以及人工智能从一项前沿技术向核心生产力跃迁的内部需求，中国正处于一个关键的历史转折点。

作者| 方文三

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麦肯锡研究显示，生成式AI有望为全球经济贡献约7万亿美元的价值，而中国有望贡献其中约2万亿美元，接近全球总量的三分之一。

IDC的预测也印证了这一趋势，预计到2028年，全球AI领域IT总投资将增至8159亿美元，而中国的AI总投资规模将突破1000亿美元，五年复合增长率高达35.2%。

这些数据表明，AI技术革命不仅是一场技术革新，更是一场将催生全新生产模式和经济增长点的大变局。

在这场变革中，各类组织机构，无论是企业还是政府，都面临着巨大的挑战和机遇。埃森哲的研究表明，中国企业正经历一场“挤压式转型”，转型窗口期更短，挑战更多。

传统的、孤立的数据系统（如数据仓库或割裂的数据平台）已难以支撑AI应用对实时性、多模态数据处理和高弹性算力的需求。

企业迫切需要打破数据孤岛，解决高质量数据供给不足、模型与业务场景割裂以及数据安全合规等痛点。

这些挑战正倒逼数据基础设施实现一次范式跃迁，从单一的数据存储与分析工具，向支撑全业务流程的智能化底座演进。

数据厂商要想抓住机遇并在新一轮竞争中脱颖而出，关键在于构建一种全新的数据基础设施。这种基础设施应具备以下核心能力：

必须将组织内部的数据生产、加工治理与业务终端AI模型的应用视为一个动态持续的生产过程，以满足业务的动态连续性需求。

需要摒弃当前许多企业采用的单场景Agent应用建设模式。正如传统数据库时代的“数据烟囱”，这种模式将导致数据和能力再次割裂，无法形成全局协同效应。Gartner预测，到2028年，至少15%的日常工作决策将由Agentic AI自主做出，这要求基础设施必须能够支持大规模、跨场景的智能体部署。

一体化的数据基础设施需要具备集中式建设和集中式管理的能力基盘，从而确保数据资产的统一治理、安全合规与高效利用。同时，它也必须面向业务侧即价值端，形成分散式的赋能能力，让各业务单元能够灵活调用和创新。

在技术层面，新型数据基础设施的核心路径是“湖仓一体”与“A I原生”的深度融合。它将数据湖的开放性和灵活性与数据仓库的结构化管理、ACID事务特性相结合，形成一个统一的数据底座。

同时，它将AI模型的训练、部署与数据治理紧密耦合，实现从数据到智能的无缝流转。这种架构不仅是技术上的整合，更是理念上的革命，它为Data&A I深度融合体提供了坚实基石。

支撑数据价值逐级跃升，从“点”（功能提效）到“线”（组织创新），到“面”（行业协同），再到“体”（产业带动），最终形成支撑未来智能社会的国家战略，成为智能革命的核心引擎。

以下是《中国Data&AI数据基础设施白皮书》部分内容：