当主流大模型的参数规模皆突破万亿级，行业逐渐意识到一个残酷现实：大模型的技术红利窗口正在收 窄。 Transformer架构主导的算法同质化，使得模型性能差异从技术代差演变为工程优化。与参数量的边际效 益持续递减形成鲜明对比的是，IDC研究显示企业80%的非结构化数据仍处于沉睡状态，包括设备日 志、工艺文档、客户对话等数据金矿普遍尚未被有效开采。 这种背景下，企业打造AI能力的重心正从"模型军备竞赛"转向"数据基建深耕"。日前，AI基础软件设施 供应商星环科技发布的AI-Ready Data Platform通过技术架构的重构，正在加速这一新局面的打开。 一、AI竞争聚焦数据，传统平台与需求矛盾重重 Gartner高级研究总监方琦的观察直指行业痛点：由于大多数企业都依赖于相似的预训练模型，因此具 有企业自身特色的数据正成为生成式人工智能采用和创新的关键差异化因素。企业独特数据，包括私有 数据和行业Know-how，成为AI竞争的唯一壁垒。 然而，传统数据平台在数据治理、整合和管理方面存在诸多不足，与大模型对高质量、多模态、领域知 识数据的需求形成了核心矛盾。 数据存储的割裂问题成为了显著的瓶颈。企业通常需要管 ...