大模型重构大数据产业发展白皮书(2025)：时代呼唤，全新的大数据

前言为什么要关注大模型与大数据的融合？在当今数智化浪潮的汹涌澎湃中，AI 大模型的规模化商用正以前所未有的速度重塑着全球科技与产业格局。以 DeepSeek 为代表的大模型底层技术创新，以及各类智能体为代表的应用层级突破，正在成为推动这一变革的核心力量。然而，在这场技术革命的浪潮中，大数据基础设施作为支撑大模型发展的基石，正面临着前所未有的挑战与机遇。例如，DeepSeek 的出现，无疑是中国 AI 大模型发展史上的一个重要里程碑。它通过一系列底层技术的创新，大幅优化了算力利用效率，实现了“算力平权化”，为大模型的广泛应用铺平了道路。然而，这些技术突破并非孤立存在，它们对大数据基础设施提出了更高的要求。从存储架构到计算优化，从网络传输到数据安全，每一个环节都需要重新审视和升级，以满足大模型对海量数据的高效处理需求。在这一背景下，大数据基础设施领域正面临着前所未有的机遇。一方面，大模型的规模化商用将催生对高性能存储、计算和网络资源的巨大需求，为相关产业带来新的增长点；另一方面，随着技术的不断演进，大数据基础设施也将迎来从传统架构向智能化、高效化转型的契机。然而，挑战同样不容忽视。数据处理性能瓶颈、数据管理挑战、数据安全与隐私保护、存储资源的合理分配等问题，都将成为制约大数据基础设施发展的关键因素。如何在满足大模型需求的同时，实现数据基础设施的高效、安全、绿色运行，将成为未来行业发展的核心命题。本白皮书旨在深入剖析 AI 大模型规模化商用趋势下，大数据基础设施所面临的挑战与机遇。通过对前沿技术的分析，结合行业实践，我们试图为行业从业者提供一份全面、深入且具有前瞻性的参考。研究的方法与报告结构本报告采用多维度的研究方法，旨在全景式剖析大模型与大数据融合的关键环节和未来发展趋势。研究方法包括以下三方面：专家访谈：深入访谈技术研发领域的专家、行业领军企业的高管，以及政策制定者，获取一线视角与深度见解。通过多方对话，揭示技术挑战、商业机会以及政策支持的方向。INTRONDUCTION 第1页共93页 第2页共93页市场调研：通过广泛的市场调研与分析，结合公开数据与行业报告，探索数据要素化与大模型商用化的潜在影响。案例分析：精选典型技术、产品及客户应用案例，覆盖金融、医疗、零售等多个行业，结合实际场景探讨大模型如何与大数据深度融合，为产业升级提供参考。通过以上研究方法的有机结合，报告力图展现理论与实践并重的全面视角。本报告的价值与阅读指南本白皮书旨在全面解析大模型与大数据融合的现状、挑战与未来发展趋势，通过深入探讨两者在算法、算力与数据之间的协同关系，展示大模型对大数据产业生态的改造，以及大数据对大模型商用化的支持作用。报告共分七章，逐步从理论到实践，从技术到应用展开：第一章着眼于大数据的全链条，分析数据生命周期的各环节及其相互关系；第二章重点论述大模型与大数据融合的必要性；第三至第五章分别探讨大模型对大数据基础设施的要求、大模型赋能大数据的方式，以及两者深度融合下的智能架构；第六章聚焦实际应用场景，展示大模型与大数据如何共同推动产业变革；第七章提供面向未来的政策建议和技术方向。通过本报告，读者可以获得以下洞察：1. 了解大模型与大数据协同发展的核心驱动力；2. 掌握关键技术和创新路径；3. 借鉴真实案例，探讨商用化落地的可能性。无论您是技术专家、业务决策者，还是关注行业趋势的学者，本报告都将为您带来独特的视角与启发。 目录第一章 大数据全链条：数据生命周期都经历了什么1.1 大数据链条的核心环节 ...............................................................................1.1.1 数据采集与集成：从源头抓住每一个数据点...............................................................P91.1.2 数据存储：承载无限可能的“数据金库” ......................................................................P91.1.3 数据治理：提升数据的质量与价值 ...........................................................................P101.1.4 数据分析与建模：解锁数据隐藏的“宝藏” ................................................................P111.1.5BI：让数据说话 .......................................................................................................P121.1.6 数据应用：数据驱动的业务变革 ..............................................................................P121.1.7 数据安全：数据资产的守护者 ..................................................................................P13典型产品：达梦大数据解决方案 ........................................................................................P131.2 各环节的相互关系与数据流动 ....................................................................1.2.1 数据的线性流动与价值累积 .....................................................................................P141.2.2 多环节协同 ..............................................................................................................P141.3 数据流通与共享：数据资产的释放与增值....................................................1.3.1 企业内部：从孤岛到共享网络的范式转型 ................................................................P151.3.2 产业链协同：动态优化中的数据赋能 .......................................................................P151.3.3 行业间协作：跨界融合中的数据价值重塑 ................................................................P161.3.4 数据规模化共享流通：新经济的核心驱动力 .............................................................P16第二章 大模型与大数据融合的必要性：时代的“技术召唤”2.1 算法、算力、数据的关系 ..........................................................................2.2 对数据基础设施的忽视与危机 ....................................................................2.2.1 数据基础设施已经成为短板 .....................................................................................P18C O N T E N T S 第3页共93页 P9P14P15P17P18 第4页共93页2.2.2 数据基础设施的重要性需要被重新定义 ....................................................................P192.3 大模型与大数据融合的时代价值.................................................................P19第三章 从数据到智能：大模型对大数据基础设施的全新要求3.1 数据采集与集成：面对大模型需求的数据输入瓶颈.......................................P203.1.1 实时性与多源数据采集的压力激增 ...........................................................................P203.1.2 数据集成复杂性的倍增.............................................................................................P21典型产品：Denodo 用数据编织赋能 GenAI .......................................................................P213.2 数据存储：承载大模型背后的海量数据洪流 ................................................P233.2.1 存储架构扩展性的挑战.............................................................................................P233.2.2 湖仓一体架构的再定义：应对大模型时代的数据挑战...............................................P24典型产品：星环科技实时湖仓集一体化平台 ......................................................................P25典型案例：南京银行基于镜舟数据库的湖仓融合数字化转型实践 ......................................P263.3 数据向量化：迎接高维数据的挑战 .............................................................P273.3.1 向量数据与传统数据管理架构的深层次矛盾 .............................................................P273.3.2 生态系统的变革需求：向量化存储的全面革新 .........................................................P283.4 数据处理与清洗：为大模型提供高质量数据的必要保障 ................................P293.4.1 批流融合的挑战：从静态批处理到动态实时处理......................................................P293.4.2 智能清洗的需求：从规则驱动到模型驱动 ............................................................