AI时代企业数据基建升级路线图：面向Agent与大模型的数据基建指南与最佳实践

面向Agent与大模型的数据基建指南与最佳实践 01AI 时代的数据基座 1.1 新时代、新资产与新基建011.2 数据新基建为企业带来的核心收益041.3 AI 时代企业数据基建升级的北极星原则06 02企业数据基建升级路径指引 2.1 企业数据基建演进阶段082.2 AI 时代企业数据基建升级路线图10 03火山引擎的数据基建思考与解法 3.1 基建主张：打造自由高效的数据“乐高底座”133.2 核心解法：提供开放、灵活、渐进式基建升级方案143.3 价值锚点：回归数据基建的实用主义153.4 火山引擎的“AI 时代新基建”方案16 04最佳实践 案例1：运维提效 50%+，某智能决策支持平台的敏捷进化18案例2：从“分钟级”到“秒级”，某大模型企业的训练效率跃迁19案例3：给30年媒体资产装上数据大脑，传媒领军者的数智进化20案例4：资源利用率飙升至95%，某智驾企业的效能突围21案例5：构建全链路数据合规追溯，某机器人公司的智造升级22案例6：故障率降低80%，某游戏公司的 Al数据加速23 01AI 时代的数据基座 1.1 新时代、新资产与新基建 AI 正在重塑产业，企业数据基建面临从 BI（商业智能） 向 AI（人工智能） 的代际跨越。数据不再仅仅服务于经营分析类需求，更要同时帮助企业完成AI时代的转型、Agent 应用落地。数据资产的价值衡量标准，正从“存储容量”转为“AI 含量”以及“AI 容量”。 AI 时代的数据基座，已超越单纯的“传统数据仓库”，升级为以模型为中心、以 Token 为价值单位的智能底座。它通过整合海量多模态数据，打通全链路价值循环，支撑 Agent 及 AI 应用。 这一转变重新定义了企业数据基建的核心使命：静态数据变为推动业务进化的核心动能，数据基建成为决定企业竞争高度的战略资产。 历史新闻、影视素材、高精图库
评论文本、用户观看、常用搜索词核心多模态数据资产 激光雷达点云、车载摄像数据核心多模态数据资产 、 驾驶员交互记录、实时交通流 内容生产与分发重构 数据驱动的端到端迭代 文搜图、图搜图 智能化媒体资产管理 实时兴趣预测及推荐 自动化挖掘CornerCase 自动驾驶算法持续训练优化 车云一体化智能决策 复杂环境的视觉、触觉反馈 运动控制轨迹核心多模态数据资产 玩家指令、游戏内移动及核心多模态数据资产 交互、 真人仿生数据、画面及剧情文本 人机共生的智能生态 物理世界交互范式进化 动态叙事与智能NPC 拟人化情感交互 环境感知与决策 实现机器人对物理世界的 深层认知与复杂任务规划 新业务促生新需求：从“数据分析”到“模型驱动” 随着大模型技术深入传媒、游戏、具身智能、自动驾驶等千行百业，“传统行业下的新场景”与新行业正在涌现。 新业务促生了数据新需求，无论是实时推荐、智能服务还是自主决策，其本质都是模型对数据的极速消费。这要求底层基建需要构建能统一表征与治理多模态数据的能力基座，并进一步提供支持跨模态关联、分析与推理的高效处理机制。 新需求促生新资产：从“原始记录”到“Token 价值流” 在模型驱动的业务下，资产不再局限于结构化表格，而是全面覆盖图像、视频、向量等非结构化数据。 高价值数据正逐渐变为“由模型生成、经模型处理、供模型消费”的产物。无论是通过模型合成数据，还是利用模型进行自动化清洗与标注，最终都将转为Token及向量等AI核心单位。那些能被转化为Token并被模型高效理解的数据，才是AI时代的真资产。 新资产促生新方案：实现数据与AI的深度融合 面对新资产，企业需升级基建，打通模型与私有数据的壁垒。新方案的核心，在于支持AI应用运行时对模型内通用知识与业务侧私有数据进行联合加工，将企业数据资产与AI深度融合。 新方案呼唤新基建：构建以Token为核心流转的新一代基建 新一代数据基建是以Token为价值流转核心，协同云上基础设施。其将不再是企业成本中心，而是驱动和孵化AI新业务和新应用的核心引擎。 因此，企业数据基础设施升级目的，已从“拥有多少信息”转向“驾驭多少智能”。 它不仅要通过软硬一体的技术升级以适配 AI 算力，也要确立“数据训练模型、模型优化数据”的闭环机制，从而打破业务增长边界，提升企业 AI 及 Agent 业务的长期发展上限。 1.2 数据新基建为企业带来的核心收益 AI 时代的企业数据基建升级，已超越单纯的技术迭代。它是一项以“赋能大模型”为核心的战略投资。这项投资通过构建更好的数据存、算、管、用以及生态，将企业过去积累的数据投入，转化为面向未来的、可变现的“战略资产”。 企业收益集中体现在以下四个方面： 收益一：释放算力效能，提升企业应用规模及可扩展性 企业痛点：传统数据架构与新兴 AI 应用集成难度大、对接成本高。数据资产孤立且价值难发挥，难以支撑多样化的上层业务，限制了企业 AI 应用的落地规模与响应速度。 升级亮点：低成本的企业应用接入；一套平台统一纳管图、文、音、视全模态数据；一次建设即可适配未来技术演进。 统一底座降低运维复杂度，架构弹性兼容， 无缝适配未来技术演进。 实现低成本的企业应用接入， 实现可量化的降本增效。 收益二：唤醒沉睡数据，实现资产价值跃迁 企业痛点：海量非结构化数据因“不可被模型消费”而闲置，人工处理成本高、检索效率低，导致企业核心知识资产无法变现为生产力。 升级亮点：利用大模型自动化治理提效，批量产出多模态语料；构建基于向量化的企业级知识库，实现隐性知识的语义级精准检索与“即搜即用”。 企业收益 商业量化感知 提升数据 AI就绪度，扭转“成本中心”现状， 将非结构化数据转化为适配模型的核心资产。 数据资产变现 激活沉睡价值 模型处理数据，将数据准备周期 从月级缩短至天级，实现效率质变。 数据流程革命 十倍治理提效 收益三：构建数据飞轮，保持业务竞争优势 企业痛点：通用模型难以解决垂类复杂问题，且数据与模型割裂，导致模型无法随业务积累进化，缺乏长期护城河。 升级亮点：结合高性能 RAG 与全链路数据飞轮，打通数据回流与微调闭环，提升应用落地速度，实现模型能力的内生进化与持续增强。 企业收益 商业量化感知 灵活的数据底座大幅缩短了 AI 应用的构建与上线周期， 让企业在市场竞争中快人一步。 构建“使用即训练”的数据飞轮， 利用回流数据持续反哺并迭代模型，保持竞争优势。 收益四：依托生态服务，锁定长期战略确定性 企业痛点：AI技术更迭快、选型风险大；自建方案缺乏实战验证，高并发稳定性不足，长期维护成本高昂且存在盲区。 升级亮点：更好的生态服务意味着提供一个开放、标准的对接环境，其为企业提供了宝贵的战略确定性，无论未来技术如何演变，企业都能依托开放生态平滑演进，无需担心技术栈落后，确保技术路线始终处于主航道。 商业量化感知 企业收益 确保系统在高并发场景下的高可用性与稳定性。 依托完善的生态体系，平滑适配新技术与异构算力， 为企业提供长周期的战略确定性。 构建面向AI时代的“模型友好型”数据基础设施，将为企业带来“三提两降”的显著商业价值： 1.3 AI时代企业数据基建升级的北极星原则 AI 时代的企业数据基建，可致力于确立以 Token 为核心的数据资产转化机制，最大化业务迭代效率并最小化存算成本。它应具备从数据处理到模型反馈的闭环演进能力，并通过兼容开放的架构适应技术变革，最终构建起一套可持续进化且具备长期竞争力的企业级数据底座。 【模型本位】原则1 核心理念能被转化为 Token 并被模型高效理解的数据，才是 AI 时代的真资产。 依托高吞吐的非结构化数据处理流水线，将海量异构数据标准化清洗并向量化，构建大模型可直接调用的高密度知识库，确立 Token 作为 AI 时代核心资产的流通地位。 战略基座 【安全内生】原则2 核心理念构筑企业数据安全的坚实底座，全方位保障数据资产安全。 复用经过大规模实战验证的安全体系，在数据存储、处理及传输的全生命周期植入细粒度权限管控与加密机制。通过构建“默认安全”的信任根基，确保企业在技术开放中始终掌握数据主权。 战略基座 【极致效能】原则3 核心理念支撑业务的高速迭代，实现算力与存储的最优解。 基于先进的存算分离架构，实现算力资源的弹性伸缩与海量存储成本的极致优化。同时，通过封装算子，将复杂的多模态数据处理流程标准化、自动化。 战略基座 【闭环进化】原则4 核心理念建立数据与模型的效果反馈机制，保持持续竞争力。 内嵌全链路效果评估机制，量化数据处理对模型输出的影响。通过将下游应用反馈自动回流至上游处理环节，形成“数据养模型，模型优数据”的自动化飞轮，确保持续的竞争优势。 战略基座 核心理念拥抱技术变革，拒绝“推倒重来”的技术革新风险。 采用解耦设计，标准化适配主流大模型生态与工具链。无论是模型能力升级还是技术栈更迭，基座均能实现平滑演进，规避选型锁定风险，保障基础设施的长期生命力。 战略基座 闭环进化 效果评估 生态兼容 架构解耦 模型无关 开放生态 北极星原则 02企业数据基建升级路径指引 2.1 企业数据基建演进阶段 企业数据基建的演进，是业务需求和底层技术能力迭代的宏观体现，其发展可划分为三个特征鲜明的阶段。 PC 时代（数据 For 报表） 在这一阶段，数据基建的战略目标主要服务于业务报表和管理决策支持。核心驱动力是管理需求和流程优化，基建通过对历史数据的抽取、转换与加载（ETL）和汇总分析，致力于回答“发生了什么” （What Happened）和“为什么发生”（Why It Happened）的问题，主要用于事后回顾和运营总结。 Mobile 时代（数据 For App/API） 随着业务数字化和移动互联网的兴起，基建的战略目标升级为支持高并发、低延迟的业务数字化应用。数据服务通过API形式内嵌到App 和 Web应用中，以优化用户体验和运营效率，核心驱动是用户体验和流量增长。这一阶段的基建着重于回答“现在发生了什么”（What IsHappeningNow）的实时运营问题。 AI 时代（数据 For 模型） 数据基建开始直接服务于预测性算法模型，同时成为驱动生成式 AI 应用和智能体（Agent）运行的核心燃料。基建目标是实现内容生成、知识发现和复杂业务流程的自动化。这一阶段致力于预测并回答“将要发生什么”（Prediction）与“应该做什么”（Action/Decision），其核心驱动力是创新业务模式和通过智能体实现全流程的自动化与智能化。 2.2 AI 时代企业数据基建升级路线图 在AI时代，企业数据基建将经历渐进式升级，企业可将已有的数据底座逐渐扩展为适应AI时代的数据新基建。传统阶段，数据处理的核心指标是准确性与时效性，主要服务于确定性的BI分析与报表。AI阶段，核心指标转向数据易用性，即如何通过激活大模型的语义理解与表达能力，高效处理海量非结构化数据，并将其转化为模型可消费的高质量资产，从而最大化数据价值。 基于此，企业数据基建将从资源层（算力）、引擎层（计算框架）到平台层（管理与治理）经历渐进式迭代。本章节将阐述在AI时代背景下，企业数据基础设施升级的演进路径和关键技术动作，旨在帮助企业了解方向，知晓AI时代“新一代数据基建”的渐进升级过程。 异构算力引入与分布式引擎扩展阶段 在数据基础设施演进的基础阶段，核心任务在于突破传统单一算力的供给瓶颈，实现计算范式的初步融合，为日益增长的AI负载提供坚实的底层支撑。 面对数据规模的指数级增长，技术演进通常采取“双轨并行”的策略 一方面，持续夯实与优化基于CPU的传统大数据处理生态（涵盖Spark,Flink,Hive,Hadoop等），以保障大规模结构化数据处理的稳定性与存量业务的连续性；另一方面，积极引入面向CPU+GPU异构环境的新一代分布式计算框架（如Daft/R