如果说通用大模型是 AI 时代的“入场券”，企业的独特价值，则构建于 “企业数据+模型” 深度融合的自主系统之上。
此系统的效能，深度指向「模型创新能力」与「数据利用效率」。这要求数据基础设施，不仅能支撑多模态数据的智能处理，也能作为反馈闭环，驱动模型与业务共同迭代。
数据基建已成为企业能否真正驾驭 AI、释放模型价值的前提。
为此， 火山引擎在 FORCE 大会“Data+AI”论坛上，发布《AI 时代企业数据基建升级路线图》。
该路线图首次为企业提供了从 “传统计算” 到 “拥有模型” ，再到“驾驭智能” 的完整演进指南。它系统介绍了如何通过升级数据基建，逐步实现这一根本性跨越。
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以“赋能模型”
为核心的数据基建
新业务促生数据新需求。无论 AIGC 应用的实时内容生成，还是智能体的意图精准识别，都依赖于模型能即时理解数据，并高效响应。
在游戏中，它是玩家与NPC的实时动态交互；在智能驾驶中，是系统对“Corner Case”的自动挖掘与应对；在传媒领域，是图、文、视频可智能取用与二创。
这些创新能力，都依赖于模型对数据的极速消费。
模型能力根植于底层数据基座，其高度，取决于多模态数据处理的“质”，也取决于数据反馈的“效”与“时”。
当多模态数据流动的速率成为智能应用的脉搏，数据基建就已超越单纯的“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；通过打通数据全链路价值循环，支撑 Agent 及 AI 应用。
数据基建也因此成为 AI 时代的，以“赋能大模型”为核心的企业关键战略投资。
AI 时代
企业数据基建升级路线图
在火山引擎发布的《AI 时代企业数据基建升级路线图》中， 系统性提出了 AI 时代企业数据基建的升级路径 ，旨在为企业提供分步骤、可落地的全景参考。
这场数据基建的升级，将从资源、引擎到平台层，经历一场从“底层算力”、“中层框架”到“顶层治理”的渐进式迭代。
异构算力引入与分布式引擎扩展阶段
本阶段是企业算力架构的奠基期，关键任务在于对传统单一算力模式进行异构化重构，以化解供给瓶颈，为持续增长的AI与数据负载构建坚实、可扩展的底层基座。
面对数据规模的指数级增长，本阶段的技术演进采取 “双轨并行”的核心策略 ，以兼顾稳定与创新。
一方面，持续强化基于 CPU 的传统大数据处理生态（涵盖 Spark, Flink, Hive, Hadoop 等），保障海量结构化数据处理与存量业务的绝对可靠；
另一方面，引入面向 CPU+GPU 异构算力的新一代分布式框架（如 Daft/Ray），突破纯 CPU 的算力瓶颈，以原生支持 AI 计算密集型任务。
本阶段的目标在于化解算力需求的核心矛盾：通过构建弹性灵活的算力池，同时承载 AI 的高性能计算与数据的高吞吐处理，从而为企业智能化奠定统一的算力基石。
“模型即引擎”与多模态数据重构阶段
随着大语言模型及视觉语言模型能力日益成熟，数据计算的核心，开始从传统的“逻辑规则”驱动向“模型语义”驱动转移。
本阶段的关键在于构建面向多模态数据的原生处理能力，这不仅意味着处理对象从表格扩展到音视频文本，更代表着处理方式从规则驱动转变为语义驱动。
“模型即引擎” 逐渐成为新一代数据处理的通用架构方向。
这一概念拓展了传统 ETL 的定义边界，将预训练模型视为核心处理引擎。借助模型卓越的语义理解与生成能力，企业可直接对非结构化数据进行深度解析、提取和转换，替代基于复杂正则规则的传统方式，显著提升数据处理的泛化能力与准确度。
这一阶段引入 Token 作为核心资源单位，构建“Token+GPU+CPU”的算力评估与供给体系。同时计算范式向推理式计算演进，深度聚焦并挖掘模型的推理价值。
全域数据资产治理与平台融合阶段
面对非结构化数据的指数级增长趋势，企业数据基础设施建设重心，开始从早期的“算力堆叠”转向深度的“平台化治理”与“架构融合”。
本阶段目标，是构建企业级的专用非结构化数据管理体系，以支撑海量模型数据与训练集的高效存储与智能检索。
技术实践会构建 AI 领域的“数据飞轮”，即建立起“数据-模型-数据”的自动化质量反馈闭环，并配套完善 AI 资产的安全与全生命周期管理机制。
其价值在于，弥合传统结构化数据与新兴AI非结构化数据之间的平台割裂，以统一架构驱动两类数据的深度协同。
AI 时代的企业数据基建升级，不是单一计算能力的提升，而是涵盖算力、引擎、平台和治理的系统性工程。
从“拥有数据”
迈向“驾驭智能”
企业数据基建的核心目标，正从“拥有多少信息”转向“驾驭多少智能”。
火山引擎发布的《AI 时代企业数据基建升级路线图》，正是为这一跨越绘制的系统蓝图。它可以帮助企业明确下一阶段的升级路径，也旨在从根本上释放 AI 应用与智能体的潜能上限。
我们相信，真正的智能，始于数据的自由流动，成于模型的持续生长。而这一切的动力，深植于现代化数据基建的基因中。
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《 AI 时代企 业数据基建升级路线图》