算法行为是否可解释、可审计、可托付。随着模型训练的边际收益递减，AI能力的差异，正在从“模型结构”转向“数据治理”——谁拥有可控、可信、可协同的数据生态，谁就能训练出更稳健、更具场景理解力、更少幻觉的大模型。接下来，我们将从全球视角出发，透视大模型所面临的数据资源瓶颈，解析中国“数据要素化”背后的制度逻辑，并探讨其在全球智能体系中可能带来的规则重塑与价值重构。大模型时代的智能鸿沟，不再取决于谁“爬

大数据产业创新服务媒体——聚焦数据· 改变商业最近这几天，业界关注度最高的无疑是DeepSeek的几个开源项目，几乎每一个都会在该领域里带来一些惊喜。数据猿作为大数据领域的专业媒体，一直从数据层面来关注行业的进展。不得不说，在算法和算力层面很热闹，但相比之下，数据这个领域则要“冷清”很多。我们一直希望大模型的发展，能真是的带动大数据也腾飞一把。所以，我们对DeepSeek最后一个开源项目尤为关注.

是的，在很多情况下，AI不缺算法，也不缺算力，它缺的是稳定、快速、高效的数据管理平台——一个能承载起庞大数据流动、分析和处理的基础设施。向量性能是AI落地的重要基石，经过跑分测试，OceanBase的向量性能已经达到开源业内的领先水平，此外OceanBase自研HNSW + BQ量化算法，在保证召回率和性能的基础上，将向量场景的内存成本降低了95%。“Data × AI”，不仅仅是把AI和数据结合

因此，随着数字经济、新质生产力的快速发展，国产数据库有广阔的市场前景。该一体机搭载“的卢运维智能体”，创新引入AI交互式运维模式，用户通过自然语言即可驱动数据库进行自治运维操作，通过AI驱动SQL优化，让数据库越用越快，并可通过AI实现告警自动处置闭环，故障预警准确率高达98%以上，大幅提升了运维效率与易用性。围绕“AI for DB”和“DB for AI”两个维度，电科金仓打造了深入融合AI能

这组数字，就叫做向量（Vector），它不是随意生成的，而是经过训练，使得“语义相近”的内容，在向量空间中也“距离相近”。向量数据库的查询过程，是在数以亿计的向量中，计算出“距离最近的几个”。比如，“咖啡馆”“星巴克”“拿铁”这些词，在传统系统中毫无关系，但在向量空间中，它们会彼此靠近——因为它们共享“饮品”“场所”“消费场景”等语义。语义能场不是一个静态的“数据堆”，而是一个由大量向量表达构成的

因为智能体虽然有基座大模型这个聪明的“大脑”，逻辑和认知基础非常扎实，也知道如何正确地规划做事，但它们能够调用和理解的、高质量安全领域知识和专业工具非常匮乏，没法给出精准可提供行动指导的正确答案。依托于微步国内领先的威胁情报、漏洞情报、态势情报，准确率高达99.99%，能够实时为智能体提供高置信度的数据，让AI智能体每一次安全判断都“有据可依”。当企业面临大量漏洞，需要精准评估风险并确定优先级，然

通过“智能化的标准落标以及自动化的补全”，AI可以“从数据当中、从更多的一些周边系统、从我们的文档当中抽取更加有意义的一些语义，去描述我们的数据”，从而构建AI可读的、丰富的语义层。最终，这一切将颠覆企业固有的流程与逻辑，催生出由智能体驱动的、高度个性化和智能化的新商业。“我们每一个人的知识背景是不一样的，我们的KPI和OKR是不一样的，我们可能三个月之前是部门的管理者，三个月之后我是做另外一个岗

在过去两年，Databricks从Lakehouse架构迈向Agent Bricks+Lakebase，而星环科技则也在TDH之上，先后推出了Sophon LLMOps（AI运维平台） 与TKH（知识平台），再加上ArgoDB、KunDB等分布式数据库，构建了自己的智能应用平台雏形。而在大模型时代，星环通过Sophon实现了从语料管理→模型训练→推理部署→应用封装的一体化链条，配合知识平台TKH实

AiPPT.com凭借灵活的开放式接口、标准化的产品组件功能、优秀的用户体验，目前为止获得了超过 10000+企业合作伙伴的青睐，从AI基建厂商到AI应用层，AiPPT.com生态合作网络实现了全方位覆盖，包括：AMD、英特尔、联想、360、钉钉、人民网等各行业的代表公司，都选择接入AiPPT.com的能力，赋能自己的用户和员工，经过千锤百炼验证过的AIPPT解决方案，已成为各行业优秀企业进行AI

有资料显示，GMI Cloud的技术团队均来自Google X Lab，具有丰富的AI产品研发经验，凭借其在海外的高端GPU卡供应优势和强大的服务器生态交付网络，帮助企业以最短的交货期搭建GPU算力集群，帮助企业实现模型优化。例如，潞晨科技在成立后不久就完成了多轮融资，并推出了具有竞争力的产品和服务。作为研究样本，数据猿将深入剖析其多方面关键要素：它们在市场中的发展脉络与现状，探究其融资历程，了解