您的数据,正在“喂饱”还是“饿死”你的大模型?
生成式AI(GenAI)应用面临超80%项目无法落地的困境,核心瓶颈在于数据碎片化问题已升级为多模态数据割裂。传统解决方案难奏效,需构建统一数据智能底座。《面向GenAI的数据智能底座》白皮书提出系统性方案,涵盖问题分析、实施路线图和技术架构解析,帮助企业实现数据从"绊脚石"到"燃料库"的转变。矩阵起源与InfoQ联合发布的这份报告,为AI应用落地提供了突破
当 ChatGPT 引爆全球热潮,企业纷纷投身于生成式 AI(GenAI)应用的浪潮之中。然而,一个残酷的真相摆在面前——超过80%的AI项目在概念验证(POC)后就停滞不前,无法真正落地产生商业价值。
问题出在哪里?许多企业将原因归咎于模型不够强大或场景不够清晰,但真正的核心瓶颈,其实隐藏在最底层,那就是数据。更准确地说,是严重的数据碎片化。
我们的洞察:GenAI 时代,数据碎片化已“变异”升级
传统的数据碎片化,我们理解为数据分散在不同的数据库或业务系统中。但在 GenAI 时代,这个问题的内涵已经发生了根本性的变化。
今天的 AI 智能体,需要的不再仅仅是单一的结构化数据。为了完成一个复杂的任务,它可能需要同时理解:
- 对象存储里的 PDF 合同条款
- 数据库中的客户交易记录
- 云盘上的 Excel 财务报表
- 甚至是即时通讯工具里的会议录音
这些数据不仅物理上分散在不同的系统中,更重要的是合同条款、交易记录等多模态数据逻辑上的完全割裂。它们之间隐藏着重要的语义关联,但传统的IT架构无法将它们有效连接。AI 模型就像一位想断案却只得到零散线索的侦探,无法形成完整的认知链条,最终导致其无法跨越从“演示”到“生产”的鸿沟。
这种“喂不饱、喂不好”的困境,使得 AI 无法持续获取高质量、可追溯的数据燃料,最终被活活“饿死”在生产环境的门外。
单一工具无法解决的系统性难题
面对这一难题,许多企业的本能反应是“再增加一个工具”。然而,无论是引入新的 ETL 工具、向量数据库还是数据中台,都只是在原本复杂的架构上“打补丁”,只会使得恶性循环,相互加剧。单点解决方案注定失败,唯一出路是采用统一的平台化方案。
那么,如何从根本上终结这种割裂式的数据架构?如何构建一个真正为 GenAI 而生的统一数据底座,让数据从 AI 的“绊脚石”变成“燃料库”?
获取完整白皮书,获取系统性解决方案
为了深度剖析并解决这一核心痛点,矩阵起源携手权威技术媒体 InfoQ 联合发布了《面向 GenAI 的数据智能底座》白皮书。
在这份白皮书中,您将获得:
- “数据碎片化”的深度剖析:全面了解其在 GenAI 时代的具体表现、根源,以及应对策略。
- 完整的实施路线图:从数据接入、转化、构建到激活的详细分步指南。
- 详尽的技术架构解析:深入了解如何通过“超融合”引擎从源头解决数据碎片化问题。
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关于InfoQ
InfoQ 作为极客邦科技旗下的全球性技术媒体平台,自 2007 年进入中国以来,一直是软件开发及相关领域知识与创新传播的领军者。凭借 15 年的技术内容深耕,InfoQ 已服务超过 500 万技术人和数万家中国企业,在技术社区拥有极高的影响力和公信力。
关于矩阵起源
矩阵起源是业界领先的数据智能(Data & AI)平台技术和服务提供商,核心团队来自国内外知名科技公司,具备广阔的行业和国际视野。矩阵起源的核心产品 MatrixOne Intelligence 是面向企业的AI原生多模态数据智能平台,利用包括大模型在内的人工智能技术和创新的超融合数据底座,帮助企业统一管理和治理多模态数据,将私域数据转化为 AI-Ready 数据资产。目前已经服务了 StoneCastle、中移物联、安利纽崔莱、江西铜业、徐工汉云等各行业龙头企业,助力企业实现从信息化、数字化到智能化的转型升级。
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