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　　石油需炼化✿✿✿，数据亦需提纯✿✿✿，这仍是真理✿✿✿。但洪比没说的是——石油越烧越少✿✿✿，数据却越用越多✿✿✿；一桶原油只能烧一次✿✿✿，而一条数据被 AI 点燃后✿✿✿，会不断裂变衍生新的信息✿✿✿、新的数据✿✿✿。

　　GenAI 让“数据 - 模型 - 场景”的价值闭环提速百倍✿✿✿。数据不再只是企业决策的辅助✿✿✿，而是主导企业决策的核心资产✿✿✿。这是一次看似微小的“蝴蝶振翅”✿✿✿，但随之而来的✿✿✿，或许是整个大数据产业格局被重构✿✿✿。

　　资本的嗅觉一如既往的敏锐✿✿✿。2024 年末✿✿✿，数据智能公司 Databricks 拿下 100 亿美元融资✿✿✿，将“Data+AI”的理念推向台前✿✿✿，并赋予其完整的产品内涵✿✿✿。

　　今年✿✿✿，热情传递到中国市场欢迎来到拉斯维加斯✿✿✿。近期✿✿✿，国内官方代表之一上海数据交易所✿✿✿，交出了一份半年 30 亿元数据交易额的答卷✿✿✿，并联合产业伙伴成立区块链跨链实验室✿✿✿，明确在未来三年内建起 1000 座“数纽中心”✿✿✿。这是数据流通第一次被真正当做“基础设施”✿✿✿，像电网✿✿✿、高铁一样✿✿✿，有了自己的“三年规划”✿✿✿。

　　于是✿✿✿，我们可以看到✿✿✿，在过去半年✿✿✿，云厂商✿✿✿、运营商✿✿✿、系统集成商✿✿✿，甚至老牌 ERP 巨头✿✿✿，只要有大数据业务的厂商✿✿✿，几乎都把 “Data+AI”写在未来战略规划最显眼的位置✿✿✿。

　　阿里云 ODPS 此次升级不仅给“Data+AI”热潮添了一把火✿✿✿，还释放了一个更深层的信号——在 AI 时代✿✿✿，大数据平台✿✿✿，正在从以往高效的“数据处理工具集”✿✿✿，演变为一个更底层的“数据基础设施”✿✿✿。而 ODPS 已经完成转型✿✿✿。

　　“Data+AI”之所以成为大势所趋✿✿✿，是因为今天企业面临的“数据困境”✿✿✿，远比 GenAI 出现前更复杂✿✿✿，也对底层的数据平台有更严苛的要求——一方面✿✿✿，数字化转型遗留的“数据孤岛”等历史问题尚未根除✿✿✿；另一方面✿✿✿，GenAI 又带来了对多模态数据处理✿✿✿、实时性✿✿✿、算力以及治理能力的全新挑战✿✿✿。

　　旧疾未愈✿✿✿，又添新症✿✿✿。以往“缺啥补啥”的工具思维正逐渐失效✿✿✿，业界开始呼唤一种更具全局思维✿✿✿、更全能的数据基础设施✿✿✿。

　　回看过去十余年的数字化转型浪潮✿✿✿，“数据孤岛”是一大顽疾✿✿✿，也给企业造成一系列恶劣的连锁反应✿✿✿：决策者无法获得完整的业务视图✿✿✿，导致决策失准✿✿✿；跨部门协作效率低下✿✿✿，错失市场良机✿✿✿；数据冗余和不一致性✿✿✿，严重影响了数据分析的准确性等等✿✿✿。

　　十几年前✿✿✿，电商业务快速发展的阿里巴巴也曾深受“数据孤岛”所困✿✿✿。因此✿✿✿，阿里在 2009 年启动“飞天”项目后玛雅论坛最新✿✿✿，便同步布局大数据业务✿✿✿。此后十几年✿✿✿，阿里云针对数据生命周期的不同环节✿✿✿，提供了一系列专业化的工具和平台✿✿✿。

　　例如✿✿✿，为解决海量数据的离线存储和计算问题✿✿✿，阿里云自研了 ODPS 平台✿✿✿；当企业对数据分析的实时性要求越来越高时✿✿✿，阿里云推出实时数仓 Hologres✿✿✿，能支持 PB 级数据高并发✿✿✿、低延时的交互式分析✿✿✿。

　　随着业务复杂度的提升✿✿✿，仅仅有强大的计算引擎已然不够✿✿✿。于是✿✿✿，阿里云又推出一站式大数据开发治理平台 DataWorks✿✿✿。它像一个智能化的“数据工厂”✿✿✿，提供了从数据集成✿✿✿、数据开发✿✿✿、任务运维到数据治理的全链路能力✿✿✿，解决数据生产过程中的效率和规范性问题✿✿✿。

　　阿里云还陆续推出了数据湖构建（DLF）✿✿✿、E-MapReduce 等产品✿✿✿，共同构成了一个覆盖离线✿✿✿、实时✿✿✿、数据湖等多种场景的大数据解决方案矩阵✿✿✿。这些工具和方案根据不同的企业需求彼此组合✿✿✿，帮助无数企业解决了特定的数据难题✿✿✿。例如✿✿✿，在大数据治理方面✿✿✿，极氪基于MaxCompute+DataWorks等阿里云核心产品构建的全托管大数据平台✿✿✿，提供稳定可靠的SLA保障✿✿✿，减轻运维成本✿✿✿。阿里云的Flink+Hologres大数据计算引擎构建的实时数仓也带来数倍的性能提升✿✿✿。

　　然而✿✿✿，GenAI 的到来✿✿✿，彻底改变了游戏规则✿✿✿。它对数据的需求不再是单一维度的“大”或“快”✿✿✿，而是呈现出前所未有的复杂性和系统性✿✿✿。以至于有观点认为✿✿✿，如果企业的数据没有为 GenAI 做好准备✿✿✿，那么企业自身也没有为 GenAI 做好准备✿✿✿。

　　首先✿✿✿，是多模态数据的融合挑战✿✿✿。GenAI 应用需要同时理解和处理文本✿✿✿、图像✿✿✿、音视频等多种非结构化数据✿✿✿。这要求数据平台不仅能存储这些异构数据✿✿✿，更要能进行高效的跨模态对齐✿✿✿、融合与处理✿✿✿，而这恰恰是传统以结构化数据为核心的数仓或单一工具的短板✿✿✿。

　　其次✿✿✿，是数据处理与 AI 模型训练的无缝衔接✿✿✿。以检索增强生成（RAG）为例✿✿✿，其效果高度依赖于能否快速✿✿✿、准确地从海量知识库中检索到相关信息✿✿✿，并将其作为上下文喂给大模型✿✿✿。这个过程涉及数据清洗✿✿✿、向量化✿✿✿、索引构建✿✿✿、实时检索和模型推理等多个环节✿✿✿。如果这些环节分布在不同的技术组件上✿✿✿，数据需要在多个系统间“长途跋涉”✿✿✿，由此产生的延迟✿✿✿、成本和数据一致性问题✿✿✿，从而制约 AI 应用的性能和价值✿✿✿。

　　最后✿✿✿，是全链路的治理与安全✿✿✿。当数据和 AI 深度绑定玛雅论坛最新✿✿✿，数据治理的范畴也从传统的质量✿✿✿、安全扩展到了模型的偏见✿✿✿、公平性和可解释性等伦理维度✿✿✿。此外✿✿✿，AI 应用追求数据的实时✿✿✿、快速流动欢迎来到拉斯维加斯✿✿✿，以实现敏捷决策和智能响应✿✿✿。然而✿✿✿，数据的每一次流动都伴随着安全与合规的风险✿✿✿。这形成了一个“信任悖论”✿✿✿：一方面✿✿✿，数据必须流动才能创造价值✿✿✿；另一方面✿✿✿，不受控的流动可能导致灾难性后果✿✿✿。

　　上述挑战环环相扣✿✿✿，构成了一个复杂的系统性难题欢迎来到拉斯维加斯✿✿✿。而要在一个割裂的技术栈中✿✿✿，实现对数据从源头到 AI 应用输出的全链路追踪✿✿✿、审计和管控✿✿✿，几乎是不可能完成的任务✿✿✿。

　　企业需要的不再是一个个独立的“瑞士军刀”✿✿✿，而是一个能够将数据处理✿✿✿、模型训练与部署欢迎来到拉斯维加斯✿✿✿、智能应用开发和全链路治理融为一体的✿✿✿、真正的 Data+AI 一体化平台✿✿✿。

　　这也是在 AI 时代✿✿✿，大数据平台必须向“数据基础设施”转型的核心原因——它必须像电网✿✿✿、高铁一样✿✿✿，成为稳定✿✿✿、可靠且能无缝集成各种功能的底层支撑✿✿✿。

　　在 Data+AI 已成行业共识的今天✿✿✿，为什么我们要把阿里云 ODPS 此次更新单独拿出来看？

　　关键在于✿✿✿，这并非一次简单的功能叠加✿✿✿，而是从底层架构上重新定义“数据”与“AI”关系✿✿✿。过去✿✿✿，数据平台和 AI 平台往往是两个独立的体系✿✿✿，数据工程师负责准备数据✿✿✿，算法工程师负责训练模型✿✿✿，二者之间通过 ETL 或 API 进行衔接✿✿✿。这种模式在 GenAI 时代显得越发笨拙和低效✿✿✿。

　　而 MaxCompute 此次升级✿✿✿，则试图将 AI 能力嵌入到数据平台中✿✿✿。AI 不再是数据处理流程下游的“消费者”✿✿✿，而是和数据存储✿✿✿、计算✿✿✿、治理环节相互融合✿✿✿，最大程度消除数据在 AI 全链路流通中的割裂感和延迟感✿✿✿。

　　一个合格的基础设施✿✿✿，首先要有一个统一的承载底座✿✿✿。阿里云 ODPS 则以对象存储 OSS 为统一数据湖底座✿✿✿，结合数据湖构建（DLF）进行统一的元数据管理✿✿✿，解决了结构化✿✿✿、半结构化和非结构化数据的统一存储和治理难题✿✿✿。MaxCompute 和 Hologres 则在此基础上构建了离线实时一体化能力✿✿✿，不仅仅让湖与仓之间实现了数据的自由流动✿✿✿，还让数据计算的时效性与成本实现了平衡✿✿✿。

　　这就好比给企业数据铺了一层“地基”✿✿✿，让不同类型的数据都能在同一片土地上交互✿✿✿，避免了数据冗余和迁移成本✿✿✿。

　　其次✿✿✿，基础设施还要有高效✿✿✿、一体化的数据处理能力✿✿✿。针对数据处理与 AI 模型训练无缝衔接的诉求✿✿✿，MaxCompute 此次推出了新一代分布式计算框架 MaxFrame✿✿✿。它并非简单的 Python SDK✿✿✿，而是一个与社区 Pandas 接口兼容的原生 Python 引擎✿✿✿，可以直接在 ODPS 的海量数据上进行分布式计算✿✿✿。

　　这意味着✿✿✿，从数据预处理到 AI 模型训练✿✿✿，整个流程都可以在一个统一的框架内完成✿✿✿。同时✿✿✿，人工智能平台 PAI（Platform for AI）可以直接在 MaxCompute 的数据上进行模型训练和部署✿✿✿，实现“存算训”一体化✿✿✿。

　　这并非纸上谈兵✿✿✿。架构创新带来的优势在具体的业务场景中已有所体现✿✿✿。在为通义多模态大模型进行数据预处理时✿✿✿，正是利用 MaxFrame✿✿✿，将千万级的视频文件在几十小时内高效完成抽帧✿✿✿，效率相比传统方案提升数倍✿✿✿；在某人工智能实验室的海量 Web 文本去重场景中✿✿✿，采用 MaxFrame 后✿✿✿，效率比用户自建 IDC 方案提升 200%✿✿✿。

　　在 MaxFrame 能力基础上✿✿✿，MaxCompute 提供了 Object Table 等表类型✿✿✿，可以直接以表的形式管理和处理 OSS 上的图片✿✿✿、音视频等非结构化数据✿✿✿，并通过 MaxFrame 进行高效的分布式处理✿✿✿，从而解决了前文提到的多模态数据处理问题✿✿✿。除此之外, Hologres 在高性能实时数据分析的基础上✿✿✿，提供了面向多模态数据和 RAG 场景的检索增强特性✿✿✿，与 Deepseek/ 通义等大模型结合构建企业级 RAG 知识库✿✿✿，减少大模型问答幻觉✿✿✿，提升知识更新与问答速度✿✿✿。

　　最后✿✿✿，任何基础设施都离不开一个高效的“指挥中心”✿✿✿，DataWorks 就在 ODPS 的技术体系中扮演了这个角色✿✿✿。它提供了千万级任务调度能力和主动式数据资产治理服务✿✿✿，保障 Data+AI 一体化开发的高效稳定运行✿✿✿。

　　它不仅支持 MaxCompute✿✿✿、Hologres✿✿✿、EMR欢迎来到拉斯维加斯✿✿✿、PAI 等多种计算引擎的混编任务流✿✿✿，还集成了智能 Copilot 助手✿✿✿，能通过自然语言生成 SQL✿✿✿，将数据开发与分析效率提升 30% 以上✿✿✿。此外欢迎来到拉斯维加斯✿✿✿，DataWorks Agent 则能够让用户通过自然语言完成建表✿✿✿、任务运维✿✿✿、数据集成等复杂任务✿✿✿，降低了数据开发的门槛✿✿✿。

　　通过解析这几项核心能力的升级✿✿✿，我们可以看到✿✿✿，阿里云已经构建了一个从数据到智能的闭环——数据在统一的湖仓底座上被高效治理和处理✿✿✿，无缝流转至 AI 平台进行模型训练与推理✿✿✿，最终通过智能应用对外提供服务✿✿✿，而应用产生的新数据又回流至平台✿✿✿，形成真正的“数据飞轮”✿✿✿。

　　这个飞轮的形成✿✿✿，意味着阿里云 ODPS 已经从一个“大数据工具组合”转型为“AI 时代的数据基础设施”✿✿✿。

　　对于那些挣扎在数据准备✿✿✿、模型训练✿✿✿，以及 AI 应用开发之间企业而言✿✿✿，这种架构层面的演进✿✿✿，提供了一种“一石多鸟”的破局方向✿✿✿。企业无需在多家技术厂商间反复游走✿✿✿，只需把业务逻辑建立在新的基础设施上✿✿✿，就能按需解决整个数据生命周期的难题玛雅论坛最新✿✿✿。

　　今天的“Data+AI”仍然处在概念层面✿✿✿，要真正让 ODPS 这样的“数据基础设施”变成企业标配✿✿✿，仍然困难重重✿✿✿。

　　毕竟✿✿✿，企业在拥抱 Data+AI 时面临的最大挑战✿✿✿，往往并非技术本身✿✿✿，而是组织文化和人才储备✿✿✿。根据德勤的调查✿✿✿，许多 AI 项目失败的根源在于数据管理能力的不足✿✿✿，而这背后是数据文化的缺失✿✿✿。因此✿✿✿，要成功转型✿✿✿，企业必须培育一种“数据驱动决策”的文化✿✿✿，让数据素养成为从高管到一线员工的必备技能✿✿✿。

　　与此同时✿✿✿，AI 时代的人才缺口也日益凸显✿✿✿。企业需要的不再是单纯的数据工程师或算法专家✿✿✿，而是既懂技术✿✿✿、又懂业务✿✿✿，并能将两者结合创造价值的复合型人才✿✿✿。

　　目前✿✿✿，虽然“Data+AI”的技术边界仍然模糊✿✿✿，但从企业核心需求以及头部厂商阿里云 ODPS 的最新升级中✿✿✿，AI 时代数据基础设施的面貌已经逐渐清晰✿✿✿，我们可以勾勒出以下关键特征✿✿✿：

　　“统一”✿✿✿：平台必须能够打破物理和逻辑上的数据壁垒✿✿✿，实现对多云✿✿✿、本地✿✿✿、多模态数据的统一管理✿✿✿、统一元数据和统一治理✿✿✿。

　　“智能”✿✿✿：AI 能力将深度融入数据全生命周期✿✿✿。从 AI 辅助的数据开发（如通义灵码）✿✿✿、智能化的数据治理✿✿✿，到 AI 驱动的业务洞察✿✿✿，平台本身将成为一个“会思考”的助手✿✿✿。

　　“开放”✿✿✿：为避免厂商锁定✿✿✿，平台必须建立在开放标准和协议之上✿✿✿，如支持开源的湖仓格式（Iceberg✿✿✿、Hudi）✿✿✿，并提供丰富的 API 生态✿✿✿，允许企业灵活集成第三方工具和应用✿✿✿。

　　在这些核心特征下✿✿✿，“Data+AI”真正的竞争焦点✿✿✿，正从“谁的模型更强大”✿✿✿，转向“谁能构建出更好用的数据基础设施✿✿✿，帮助企业释放数据价值”✿✿✿。

　　云厂商拥有从 IaaS 到 PaaS✿✿✿，再到 SaaS 的完整技术栈✿✿✿，使企业能够将分析✿✿✿、人工智能和机器学习直接集成到其数据管道中✿✿✿。未来✿✿✿，云不再是可有可无的技术选择✿✿✿，而是企业部署 AI 必备的业务支撑✿✿✿。因此✿✿✿，AI 时代企业对大数据平台的需求变化✿✿✿，也让云计算也迎来一场“价值重估”欢迎来到拉斯维加斯✿✿✿。

　　一旦一家企业选择在某个云平台上构建其核心的数据处理✿✿✿、分析和 AI 决策系统✿✿✿，其迁移成本将不再是简单的服务器或数据库迁移✿✿✿，而会涉及到整套业务系统的移植✿✿✿。

　　但 Data+AI 并非只是云厂商的独角戏✿✿✿。国外已经出现诸如 Databricks✿✿✿、Snowflake 等专注于数据领域的“专业型选手”✿✿✿，它们以其极致的产品体验和开放的生态策略✿✿✿，同样赢得了大量忠实用户✿✿✿。

　　无论如何✿✿✿，在 Data+AI 的复杂体系中✿✿✿，没有任何一家企业能够“包打天下”✿✿✿，构建一个开放✿✿✿、共赢的生态系统✿✿✿，成为所有玩家的必然选择✿✿✿。

　　对于所有企业而言✿✿✿，看懂这场“工具”到“新基建”的范式转移✿✿✿，选择正确的合作伙伴✿✿✿，将是未来数年内最重要的战略决策之一✿✿✿。

　　经查✿✿✿，王剑峰丧失理想信念✿✿✿，背弃初心使命✿✿✿，贯彻落实党中央决策部署打折扣✿✿✿、搞变通✿✿✿，搞劳民伤财的“形象工程”并进行形式主义整改✿✿✿，政绩观错位✿✿✿，背离高质量发展要求✿✿✿，盲目决策大搞项目建设✿✿✿，过度举债加重当地财政负担✿✿✿，对党不忠诚不老实✿✿✿，对抗组织审查;

　　7月25日上午✿✿✿，武汉市公安局在党建中心举行仪式✿✿✿，万松警号012694正式封存✿✿✿，与邱建军烈士的警号相邻✿✿✿。5月26日✿✿✿，万松被同事发现在办公室内昏迷不醒✿✿✿。5月27日凌晨✿✿✿，经抢救无效不幸因公牺牲✿✿✿，年仅50岁✿✿✿。

　　广东省名中医✿✿✿、广州医科大学附属第三医院中医科主任中医师冯崇廉表示✿✿✿，夏季是阳气最旺的季节✿✿✿，养生要顺应夏季阳盛于外的特点✿✿✿，注意固护阳气✿✿✿，着眼于一个“长”字✿✿✿。

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