在當前人工智能（AI）領域，企業紛紛投入巨資采購算力及大模型，卻常常面臨AI應用難以順利落地的困境。這一現象在某傳統行業公司CTO的吐槽中得到了生動體現，他坦言，盡管投入巨大，但AI項目依然難以取得預期效果。
隨著DeepSeek等引領的大模型平權趨勢日益明顯，企業逐漸意識到，功能相似的模型已難以形成差異化競爭優勢，而數據問題則成為制約AI價值釋放的關鍵因素。數據孤島現象嚴重，決策延遲導致經濟損失；數據存儲模型單一，不同模型間難以實現數據統一調用；數據質量低下，導致預測結果偏差嚴重。這些問題使得企業數據現狀與AI需求之間存在嚴重錯位。
產業界正逐漸達成共識：數據管理能力正在取代模型選型，成為AI領域的核心競爭力。隨著大模型參數量級的躍升，訓練及推理數據需求呈現指數級增長，多模態數據融合成為剛需。然而，企業中的非結構化數據大多沉睡在孤島中，工業設備數據利用率極低。當AI亟需高質量數據作為“燃料”時，多數企業的數據引擎仍停留在落后狀態。
在此背景下，AI-Ready Data Platform這一新概念悄然興起，正重新定義數據基礎設施的標準。這一平臺具備多模態融合能力，能夠統一管理關系型表、向量、圖、時序等多種數據模型；同時，它提供全鏈路治理能力，實現從非結構化數據到結構化數據的轉化，再到質量管控、領域知識提煉，最終應用于AI；它還具備實時洞察能力，端到端數據分析延時從“T+1天”縮短至“T+1秒”，實現數據落地即分析。
星環科技于5月27日推出的新一代AI Infra技術架構，正是圍繞AI-Ready Data Platform概念，為企業提供“外腦”支持。該架構包含四大核心平臺：Knowledge Platform（知識平臺）、AI Platform（AI平臺）、AI-Ready Data Platform（AI就緒數據平臺）和Resources Platform（資源平臺），助力企業適應AI競爭。
AI-Ready Data Platform作為星環科技AI Infra的核心構成部分，是一個AI賦能的數據平臺，提供多模型數據的統一存儲和處理能力。這一平臺實現了從“數據倉庫”到“多模融合平臺”的架構革命，支持向量、圖、文檔、全文索引、關系型表等多種數據模型，為AI應用提供豐富的數據基礎。同時，它實現了統一接口、統一計算引擎、統一存儲、統一資源管理，形成了完整的統一技術架構。
在數據治理方面，AI-Ready Data Platform提供高效治理能力，確保數據的準確性、一致性和可用性。通過AI賦能，實現數據治理的全面自動化，構建全面自動化、高效且精準的解決方案。該平臺還支持非結構化數據處理，解決企業80%以上的非結構化數據難以利用的問題。
面對實時能力這一AI決策的“生死線”，AI-Ready Data Platform支持全流程實時數據洞察，包括實時接入、實時處理、實時分析，滿足企業對數據時效性的高要求。星環科技的湖倉集平臺支持端到端秒級數據分析，通過統一的存儲、資源管理、計算引擎及接口，同時支持批處理、交互分析、實時處理與在線服務四類場景。
AI-Ready Data Platform助力企業破解數據“三無”困境——無統一、無質量、無時效。這些能力通過星環科技的多款產品得以實現，包括語料開發工具、數據開發工具、一站式多模型大數據平臺和知識平臺。
星環科技推出的Sophon LLMOps 1.6 AI平臺則如同一個“智能廚房”，助力企業利用處理好的數據“食材”烹飪AI應用。該平臺統一管理空間、模型、算力、數據及工具，實現智能體驅動的AI全流程運營。其四大核心模塊協同支撐AI生命周期，包括模型開發、知識工程、語料工程和應用開發。
Sophon LLMOps平臺解決企業面臨的六大痛點，包括多模型適配難、算力資源短缺、語料供給不足、應用準確度低、傳統架構轉型難以及分散建設成本高。企業可基于該平臺構建跨部門智能應用，通過集中化管理實現資源可控、流程規范與資產復用，加速AI規模化落地。
星環科技的新一代AI Infra已經在金融等領域實際應用中加速落地。例如，某銀行通過星環科技構建企業級知識庫，解決數據治理復雜、語料缺乏及知識孤島問題。該銀行基于Sophon LLMOps平臺實現知識資產全流程管理，形成覆蓋指標、制度、運營、客服四大場景及金融通用知識的體系，支撐智能問答、信貸風控、財務分析等十余類應用。
隨著大模型平權趨勢的加速，一場關于數據基礎設施的較量已經悄然打響。企業需要清醒認識到，沒有AI-Ready的數據，就沒有真正的AI競爭力。當行業從“模型狂熱”轉向“數據務實”，新一代基礎設施的較量將決定智能化時代的真正贏家。星環科技推出的AI-Ready Data Platform、Sophon LLMOps等平臺，為企業的數據就緒提供了有力支持。
