AI竞争关键在于“数据竞赛”， AI-Ready Data Platform成破局密钥

当主流大模型的参数规模皆突破万亿级，行业逐渐意识到一个残酷现实：大模型的技术红利窗口正在收窄。

Transformer架构主导的算法同质化，使得模型性能差异从技术代差演变为工程优化。与参数量的边际效益持续递减形成鲜明对比的是，IDC研究显示企业80%的非结构化数据仍处于沉睡状态，包括设备日志、工艺文档、客户对话等数据金矿普遍尚未被有效开采。

这种背景下，企业打造AI能力的重心正从"模型军备竞赛"转向"数据基建深耕"。日前，AI基础软件设施供应商星环科技发布的AI-Ready Data Platform通过技术架构的重构，正在加速这一新局面的打开。

Gartner高级研究总监方琦的观察直指行业痛点：由于大多数企业都依赖于相似的预训练模型，因此具有企业自身特色的数据正成为生成式人工智能采用和创新的关键差异化因素。企业独特数据，包括私有数据和行业Know-how，成为AI竞争的唯一壁垒。

然而，传统数据平台在数据治理、整合和管理方面存在诸多不足，与大模型对高质量、多模态、领域知识数据的需求形成了核心矛盾。

数据存储的割裂问题成为了显著的瓶颈。企业通常需要管理多种类型的数据模型，包括关系型数据库、向量数据库和时序数据库等。这些模型各自独立管理，导致数据分散存储，难以进行统一调用和整合。数据治理的低效性是企业AI落地的另一大挑战。许多企业缺乏有效的自动化数据治理工具，导致数据标准混乱，语料质量难以达到预期。手工清洗数据的成本高昂，数据的动态更新机制不足，难以满足AI模型对实时数据的需求。

此外，许多AI系统无法实时处理数据，无法满足业务对即时性的要求。AI应用的实时性和知识抽象能力不足，导致其难以有效对接业务场景。应用断层使得AI技术在企业中的落地面临巨大挑战。

数据存储的物理割裂、治理体系的效能迟滞、应用层的价值断层——这三大瓶颈构成的复合型枷锁，不仅推高了AI技术落地的工程复杂度，更在时间维度上形成了价值释放的阻尼效应。破局之道在于构建具备全域治理、实时计算与智能融合能力的数据操作底层基建，这正是解锁企业智能生产力的核心密钥。

在2025年度产品发布会上，领先的AI基础软件设施供应商星环科技亮出的AI-Ready Data Platform正是为了解决这些痛点而生。该平台通过架构革命、治理跃迁与工具链进化三个维度的深度创新，为企业构建起从数据沉淀到AI落地的全栈数据能力。

星环科技以"多模型统一架构"重构数据世界的底层法则。这项突破性技术构建起四层协同体系，涵盖从统一接口、统一计算引擎、统一存储到统一资源管理。其中，统一存储是这一架构的核心亮点，星环科技实现了11种模型数据的统一存储管理，包括关系型数据、搜索引擎、宽表存储、图存储、地理空间存储、时序数据存储、键值存储、事件存储、文档存储、对象存储和向量存储等。

这一创新使星环科技成为国内首个通过信通院“多模数据库产品评测”的厂商，也是国内首批发布分布式向量数据库的企业，并入选Gartner“数据库产品品类最多的厂商之一”。

星环科技通过多模型统一架构打破数据巴别塔，为各类垂直大模型场景的落地需求提供最基础的统一数据底座。