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　　2006 年ღღ，英国数学家克莱夫·洪比一句“数据是新石油”的比喻ღღ，成为无数大数据企业自证合理性的“护身符”ღღ。

　　石油需炼化ღღ，数据亦需提纯ღღ，这仍是真理ღღ。但洪比没说的是——石油越烧越少ღღ，数据却越用越多ღღ；一桶原油只能烧一次ღღ，而一条数据被 AI 点燃后ღღ，会不断裂变衍生新的信息ღღ、新的数据ღღ。

　　GenAI 让“数据 - 模型 - 场景”的价值闭环提速百倍ღღ。数据不再只是企业决策的辅助ღღ，而是主导企业决策的核心资产ღღ。这是一次看似微小的“蝴蝶振翅”ღღ，但随之而来的ღღ，或许是整个大数据产业格局被重构ღღ。

　　资本的嗅觉一如既往的敏锐ღღ。2024 年末ღღ，数据智能公司 Databricks 拿下 100 亿美元融资ღღ，将“Data+AI”的理念推向台前ღღ，并赋予其完整的产品内涵ღღ。

　　今年ღღ，热情传递到中国市场ღღ。近期ღღ，国内官方代表之一上海数据交易所ღღ，交出了一份半年 30 亿元数据交易额的答卷ღღ，并联合产业伙伴成立区块链跨链实验室ღღ，明确在未来三年内建起 1000 座“数纽中心”ღღ。这是数据流通第一次被真正当做“基础设施”ღღ，像电网ღღ、高铁一样ღღ，有了自己的“三年规划”ღღ。

　　于是ღღ，我们可以看到ღღ，在过去半年ღღ，云厂商ღღ、运营商ღღ、系统集成商ღღ，甚至老牌 ERP 巨头ღღ，只要有大数据业务的厂商ღღ，几乎都把 “Data+AI”写在未来战略规划最显眼的位置ღღ。

　　阿里云 ODPS 此次升级不仅给“Data+AI”热潮添了一把火ღღ，还释放了一个更深层的信号——在 AI 时代ღღ，大数据平台ღღ，正在从以往高效的“数据处理工具集”ღღ，演变为一个更底层的“数据基础设施”ღღ。而 ODPS 已经完成转型ღღ。

　　“Data+AI”之所以成为大势所趋ღღ，是因为今天企业面临的“数据困境”ღღ，远比 GenAI 出现前更复杂ღღ，也对底层的数据平台有更严苛的要求——一方面ღღ，数字化转型遗留的“数据孤岛”等历史问题尚未根除ღღ；另一方面ღღ，GenAI 又带来了对多模态数据处理ღღ、实时性ღღ、算力以及治理能力的全新挑战ღღ。

　　旧疾未愈ღღ，又添新症ღღ。以往“缺啥补啥”的工具思维正逐渐失效ღღ，业界开始呼唤一种更具全局思维ღღ、更全能的数据基础设施ღღ。

　　回看过去十余年的数字化转型浪潮ღღ，“数据孤岛”是一大顽疾ღღ，也给企业造成一系列恶劣的连锁反应ღღ：决策者无法获得完整的业务视图ღღ，导致决策失准ღღ；跨部门协作效率低下ღღ，错失市场良机ღღ；数据冗余和不一致性ღღ，严重影响了数据分析的准确性等等ღღ。

　　十几年前ღღ，电商业务快速发展的阿里巴巴也曾深受“数据孤岛”所困ღღ。因此ღღ，阿里在 2009 年启动“飞天”项目后ღღ，便同步布局大数据业务ღღ。此后十几年ღღ，阿里云针对数据生命周期的不同环节ღღ，提供了一系列专业化的工具和平台银色钻石26ღღ。

　　例如ღღ，为解决海量数据的离线存储和计算问题ღღ，阿里云自研了 ODPS 平台ღღ；当企业对数据分析的实时性要求越来越高时ღღ，阿里云推出实时数仓 Hologresღღ，能支持 PB 级数据高并发ღღ、低延时的交互式分析ღღ。

　　随着业务复杂度的提升ღღ，仅仅有强大的计算引擎已然不够ღღ。于是ღღ，阿里云又推出一站式大数据开发治理平台 DataWorks拉斯维加斯游戏官方网站ღღ。它像一个智能化的“数据工厂”ღღ，提供了从数据集成ღღ、数据开发ღღ、任务运维到数据治理的全链路能力ღღ，解决数据生产过程中的效率和规范性问题ღღ。

　　阿里云还陆续推出了数据湖构建（DLF）ღღ、E-MapReduce 等产品ღღ，共同构成了一个覆盖离线ღღ、实时ღღ、数据湖等多种场景的大数据解决方案矩阵ღღ。这些工具和方案根据不同的企业需求彼此组合ღღ，帮助无数企业解决了特定的数据难题ღღ。例如ღღ，在大数据治理方面ღღ，极氪基于MaxCompute+DataWorks等阿里云核心产品构建的全托管大数据平台ღღ，提供稳定可靠的SLA保障ღღ，减轻运维成本ღღ。阿里云的Flink+Hologres大数据计算引擎构建的实时数仓也带来数倍的性能提升ღღ。

　　然而ღღ，GenAI 的到来ღღ，彻底改变了游戏规则ღღ。它对数据的需求不再是单一维度的“大”或“快”ღღ，而是呈现出前所未有的复杂性和系统性ღღ。以至于有观点认为ღღ，如果企业的数据没有为 GenAI 做好准备ღღ，那么企业自身也没有为 GenAI 做好准备ღღ。

　　首先ღღ，是多模态数据的融合挑战ღღ。GenAI 应用需要同时理解和处理文本ღღ、图像ღღ、音视频等多种非结构化数据ღღ。这要求数据平台不仅能存储这些异构数据银色钻石26ღღ，更要能进行高效的跨模态对齐ღღ、融合与处理ღღ，而这恰恰是传统以结构化数据为核心的数仓或单一工具的短板ღღ。

　　其次ღღ，是数据处理与 AI 模型训练的无缝衔接ღღ。以检索增强生成（RAG）为例ღღ，其效果高度依赖于能否快速ღღ、准确地从海量知识库中检索到相关信息ღღ，并将其作为上下文喂给大模型ღღ。这个过程涉及数据清洗ღღ、向量化ღღ、索引构建ღღ、实时检索和模型推理等多个环节ღღ。如果这些环节分布在不同的技术组件上ღღ，数据需要在多个系统间“长途跋涉”ღღ，由此产生的延迟ღღ、成本和数据一致性问题ღღ，从而制约 AI 应用的性能和价值ღღ。

　　最后ღღ，是全链路的治理与安全ღღ。当数据和 AI 深度绑定ღღ，数据治理的范畴也从传统的质量ღღ、安全扩展到了模型的偏见ღღ、公平性和可解释性等伦理维度ღღ。此外ღღ，AI 应用追求数据的实时ღღ、快速流动ღღ，以实现敏捷决策和智能响应ღღ。然而ღღ，数据的每一次流动都伴随着安全与合规的风险ღღ。这形成了一个“信任悖论”ღღ：一方面ღღ，数据必须流动才能创造价值ღღ；另一方面ღღ，不受控的流动可能导致灾难性后果ღღ。

　　上述挑战环环相扣ღღ，构成了一个复杂的系统性难题ღღ。而要在一个割裂的技术栈中ღღ，实现对数据从源头到 AI 应用输出的全链路追踪ღღ、审计和管控ღღ，几乎是不可能完成的任务ღღ。

　　企业需要的不再是一个个独立的“瑞士军刀”ღღ，而是一个能够将数据处理ღღ、模型训练与部署银色钻石26ღღ、智能应用开发和全链路治理融为一体的ღღ、真正的 Data+AI 一体化平台ღღ。

　　这也是在 AI 时代ღღ，大数据平台必须向“数据基础设施”转型的核心原因——它必须像电网ღღ、高铁一样ღღ，成为稳定ღღ、可靠且能无缝集成各种功能的底层支撑ღღ。

　　在 Data+AI 已成行业共识的今天ღღ，为什么我们要把阿里云 ODPS 此次更新单独拿出来看？

　　关键在于ღღ，这并非一次简单的功能叠加ღღ，而是从底层架构上重新定义“数据”与“AI”关系ღღ。过去ღღ，数据平台和 AI 平台往往是两个独立的体系ღღ，数据工程师负责准备数据ღღ，算法工程师负责训练模型ღღ，二者之间通过 ETL 或 API 进行衔接ღღ。这种模式在 GenAI 时代显得越发笨拙和低效ღღ。

　　而 MaxCompute 此次升级ღღ，则试图将 AI 能力嵌入到数据平台中ღღ。AI 不再是数据处理流程下游的“消费者”ღღ，而是和数据存储ღღ、计算ღღ、治理环节相互融合ღღ，最大程度消除数据在 AI 全链路流通中的割裂感和延迟感ღღ。

　　一个合格的基础设施ღღ，首先要有一个统一的承载底座ღღ。阿里云 ODPS 则以对象存储 OSS 为统一数据湖底座ღღ，结合数据湖构建（DLF）进行统一的元数据管理ღღ，解决了结构化ღღ、半结构化和非结构化数据的统一存储和治理难题ღღ。MaxCompute 和 Hologres 则在此基础上构建了离线实时一体化能力ღღ，不仅仅让湖与仓之间实现了数据的自由流动ღღ，还让数据计算的时效性与成本实现了平衡ღღ。

　　这就好比给企业数据铺了一层“地基”ღღ，让不同类型的数据都能在同一片土地上交互ღღ，避免了数据冗余和迁移成本ღღ。

　　其次ღღ，基础设施还要有高效ღღ、一体化的数据处理能力ღღ。针对数据处理与 AI 模型训练无缝衔接的诉求ღღ，MaxCompute 此次推出了新一代分布式计算框架 MaxFrameღღ。它并非简单的 Python SDKღღ，而是一个与社区 Pandas 接口兼容的原生 Python 引擎ღღ，可以直接在 ODPS 的海量数据上进行分布式计算ღღ。

　　这意味着ღღ，从数据预处理到 AI 模型训练ღღ，整个流程都可以在一个统一的框架内完成ღღ。同时ღღ，人工智能平台 PAI（Platform for AI）可以直接在 MaxCompute 的数据上进行模型训练和部署ღღ，实现“存算训”一体化ღღ。

　　这并非纸上谈兵ღღ。架构创新带来的优势在具体的业务场景中已有所体现ღღ。在为通义多模态大模型进行数据预处理时ღღ，正是利用 MaxFrameღღ，将千万级的视频文件在几十小时内高效完成抽帧ღღ，效率相比传统方案提升数倍ღღ；在某人工智能实验室的海量 Web 文本去重场景中ღღ，采用 MaxFrame 后ღღ，效率比用户自建 IDC 方案提升 200%ღღ。

　　在 MaxFrame 能力基础上ღღ，MaxCompute 提供了 Object Table 等表类型ღღ，可以直接以表的形式管理和处理 OSS 上的图片银色钻石26ღღ、音视频等非结构化数据ღღ，并通过 MaxFrame 进行高效的分布式处理ღღ，从而解决了前文提到的多模态数据处理问题ღღ。除此之外, Hologres 在高性能实时数据分析的基础上ღღ，提供了面向多模态数据和 RAG 场景的检索增强特性ღღ，与 Deepseek/ 通义等大模型结合构建企业级 RAG 知识库ღღ，减少大模型问答幻觉ღღ，提升知识更新与问答速度ღღ。

　　最后ღღ，任何基础设施都离不开一个高效的“指挥中心”ღღ，DataWorks 就在 ODPS 的技术体系中扮演了这个角色ღღ。它提供了千万级任务调度能力和主动式数据资产治理服务ღღ，保障 Data+AI 一体化开发的高效稳定运行ღღ。

　　它不仅支持 MaxComputeღღ、Hologresღღ、EMRღღ、PAI 等多种计算引擎的混编任务流ღღ，还集成了智能 Copilot 助手ღღ，能通过自然语言生成 SQLღღ，将数据开发与分析效率提升 30% 以上ღღ。此外ღღ，DataWorks Agent 则能够让用户通过自然语言完成建表ღღ、任务运维ღღ、数据集成等复杂任务ღღ，降低了数据开发的门槛ღღ。

　　通过解析这几项核心能力的升级ღღ，我们可以看到ღღ，阿里云已经构建了一个从数据到智能的闭环——数据在统一的湖仓底座上被高效治理和处理ღღ，无缝流转至 AI 平台进行模型训练与推理银色钻石26ღღ，最终通过智能应用对外提供服务ღღ，而应用产生的新数据又回流至平台ღღ，形成真正的“数据飞轮”ღღ。

　　这个飞轮的形成ღღ，意味着阿里云 ODPS 已经从一个“大数据工具组合”转型为“AI 时代的数据基础设施”ღღ。

　　对于那些挣扎在数据准备ღღ、模型训练ღღ，以及 AI 应用开发之间企业而言ღღ，这种架构层面的演进ღღ，提供了一种“一石多鸟”的破局方向ღღ。企业无需在多家技术厂商间反复游走ღღ，只需把业务逻辑建立在新的基础设施上ღღ，就能按需解决整个数据生命周期的难题银色钻石26ღღ。

　　今天的“Data+AI”仍然处在概念层面ღღ，要真正让 ODPS 这样的“数据基础设施”变成企业标配ღღ，仍然困难重重ღღ。

　　毕竟ღღ，企业在拥抱 Data+AI 时面临的最大挑战ღღ，往往并非技术本身ღღ，而是组织文化和人才储备ღღ。根据德勤的调查ღღ，许多 AI 项目失败的根源在于数据管理能力的不足ღღ，而这背后是数据文化的缺失ღღ。因此ღღ，要成功转型ღღ，企业必须培育一种“数据驱动决策”的文化ღღ，让数据素养成为从高管到一线员工的必备技能ღღ。

　　与此同时ღღ，AI 时代的人才缺口也日益凸显ღღ。企业需要的不再是单纯的数据工程师或算法专家ღღ，而是既懂技术ღღ、又懂业务ღღ，并能将两者结合创造价值的复合型人才ღღ。

　　目前ღღ，虽然“Data+AI”的技术边界仍然模糊ღღ，但从企业核心需求以及头部厂商阿里云 ODPS 的最新升级中ღღ，AI 时代数据基础设施的面貌已经逐渐清晰ღღ，我们可以勾勒出以下关键特征ღღ：

　　“统一”ღღ：平台必须能够打破物理和逻辑上的数据壁垒ღღ，实现对多云ღღ、本地ღღ、多模态数据的统一管理ღღ、统一元数据和统一治理ღღ。

　　“智能”ღღ：AI 能力将深度融入数据全生命周期ღღ。从 AI 辅助的数据开发（如通义灵码）ღღ、智能化的数据治理拉斯维加斯游戏官方网站ღღ，到 AI 驱动的业务洞察ღღ，平台本身将成为一个“会思考”的助手ღღ。

　　“开放”ღღ：为避免厂商锁定ღღ，平台必须建立在开放标准和协议之上ღღ，如支持开源的湖仓格式（Icebergღღ、Hudi）ღღ，并提供丰富的 API 生态ღღ，允许企业灵活集成第三方工具和应用ღღ。

　　在这些核心特征下ღღ，“Data+AI”真正的竞争焦点ღღ，正从“谁的模型更强大”ღღ，转向“谁能构建出更好用的数据基础设施ღღ，帮助企业释放数据价值”ღღ。

　　云厂商拥有从 IaaS 到 PaaS拉斯维加斯游戏官方网站ღღ，再到 SaaS 的完整技术栈ღღ，使企业能够将分析ღღ、人工智能和机器学习直接集成到其数据管道中ღღ。未来ღღ，云不再是可有可无的技术选择ღღ，而是企业部署 AI 必备的业务支撑ღღ。因此ღღ，AI 时代企业对大数据平台的需求变化ღღ，也让云计算也迎来一场“价值重估”ღღ。

　　一旦一家企业选择在某个云平台上构建其核心的数据处理ღღ、分析和 AI 决策系统ღღ，其迁移成本将不再是简单的服务器或数据库迁移ღღ，而会涉及到整套业务系统的移植ღღ。

　　但 Data+AI 并非只是云厂商的独角戏ღღ。国外已经出现诸如 Databricksღღ、Snowflake 等专注于数据领域的“专业型选手”ღღ，它们以其极致的产品体验和开放的生态策略ღღ，同样赢得了大量忠实用户ღღ。

　　无论如何ღღ，在 Data+AI 的复杂体系中ღღ，没有任何一家企业能够“包打天下”ღღ，构建一个开放ღღ、共赢的生态系统ღღ，成为所有玩家的必然选择ღღ。

　　对于所有企业而言ღღ，看懂这场“工具”到“新基建”的范式转移ღღ，选择正确的合作伙伴ღღ，将是未来数年内最重要的战略决策之一ღღ。

　　近期ღღ，广东佛山出现一起ღღ。基孔肯雅热确诊病例2158例ღღ。二者的传播媒介均为花蚊子ღღ，目前我省主要面临输入风险ღღ，因此预防措施相同ღღ，可同防同控ღღ，主要策略为防输入ღღ，防本地传播ღღ，主要措施为防蚊灭蚊ღღ。

　　7月24日拉斯维加斯游戏官方网站ღღ，记者从上海警方召开的新闻发布会上了解到ღღ，上海公安治安部门持续打击整治欺诈消费ღღ、倒卖票证ღღ、兜售扰序等违法犯罪行为ღღ，自“砺剑2025”夏季战役以来已查处相关案件40余起ღღ，抓获涉案人员80余名ღღ。

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