引言 - 全球数据总量预计2025年突破180ZB，其中80%为非结构化内容，传统数据分析在多模态信息处理和技术壁垒方面存在不足 [2] - 传统数据分析体系存在数据链路长、门槛高、决策滞后、实时性不足等结构性痛点 [2] TabTab.ai切入Data Agent赛道 - 公司选择从Data Agent切入，构建全栈自动化Multi-Agent系统，覆盖数据获取、准备、建模、洞察、可视化全链路 [3] - 创始人黄启功是连续创业者，曾创立时速云并被收购，拥有云原生领域丰富经验 [4] - 创始人认为"Data Agent is the biggest chance for AI startup right now"，生成式AI市场比云原生大10倍以上 [5] - 团队早期技术来自大模型开源项目KubeAGI核心贡献者，该项目比字节跳动AIBrix早一年半 [7] 产品定位与竞争优势 - 产品定位为全链路Data Agent，打造Vibe Data Analysis新范式 [5] - 三大竞争壁垒：1)多源数据支持(公域+私域+垂直领域)；2)结构化数据语义层构建(100%准确)；3)Multi-Agent智能架构 [11][12][13] - 目标用户为超级个体、知识工作者和SMB客户，采用积分包充值按资源消耗计费 [14] - 典型案例包括多源数据整合、数据清洗处理、对话式数据库分析、分钟级可视化、深度财务报告等 [15][17][18][19][21] 市场前景与战略 - 预计2025年全球数据180ZB，80%非结构化，传统模式抑制数据价值 [9] - 打造"生成-分发-消费"数据平台，降低创作门槛，实现数据平权 [23][25] - 先本土化后全球化战略，7个月开发国内版，3个月内推出海外版 [26] - 已完成百万美金级种子轮融资，正在招聘核心团队成员 [28] 产品愿景 - 重构人机交互模式，实现"语义即服务、对话即分析、洞察即行动" [5] - 让数据分析从"工具插件"升级为"决策伙伴"，加速数据平权 [11] - 愿景是"人人皆数据分析师"，让数据成为驱动业务增长的燃料 [25]

数据基础设施技术路线 - 核心目标是解决数据"供不出、流不动、用不好"问题，实现数据"供得出、流得动、用得好、保安全" [3] - 衡量成效的两大指标：海量数据流通规模（如滴滴、美团等平台亿级用户数据）及流通过程安全性 [4][5] - 关键技术包括区块链、隐私计算、数联网、数据元件、数场、可信数据空间六种路线，需兼顾效率与安全 [5] 可信数据空间发展 - 国家政策专项支持可信数据空间，计划2028年建成100个以上，社会探索活跃度高于其他技术路线 [9] - 未来技术路线将收敛为统一平台/空间/场，核心需整合供数主体、用数主体和服务主体 [10] - 构建技术可能涉及隐私计算、区块链等，但名称不重要，关键在于实现高效安全的数据流通 [10] 行业应用与数据平权 - 各行业数字化转型需求趋同，国家需填平"数据鸿沟"，优先推动工业制造、现代农业数据应用 [12] - 数据基础设施将支撑人工智能发展，解决数据质量与规模问题，减少大模型幻觉等缺陷 [13][14] - 当前AI发展需突破数据瓶颈，算力与算法已部分解决，高质量数据集是下一阶段重点 [13] 技术挑战与突破方向 - 隐私计算等技术目前效率低、成本高，仅限金融机构高净值客户，需优化联邦学习等以降低应用门槛 [5] - 传统TCP/IP协议等无法保障安全，新兴技术需平衡安全性与流通速率 [5][6] - 数据流通基础设施需融合安全与发展技术，突破历史割裂现状 [5]