随着AI技术进入企业应用阶段，业界意识到高质量、可治理、可用的数据基础比单纯追求大模型和算力更为关键。这一认知转变标志着AI产业正走向务实成熟的新阶段，市场焦点从模型与算力竞赛转向构建专属数据能力。企业需通过建设现代化、灵活且可扩展的基础设施，实现从‘模型驱动’到‘数据驱动’的根本性转变，从而让AI应用真正产生价值。

📊 高质量数据基础成为AI应用价值的关键：企业AI能否产生实际效益，越来越依赖于数据的质量、治理能力和可用性，而非单纯依赖模型规模或算力。

🔧 从‘模型驱动’到‘数据驱动’的转变：产业正从单纯追求更大更强的模型转向构建高质量、高价值的专属数据能力，标志着认知上的成熟。

🌐 构建现代化基础设施的重要性：企业需要建设灵活、可扩展且现代化的基础设施支撑数据驱动，实现智能化转型的根本性转变。

🚀 下一代基础设施的支撑作用：新一代基础设施是实现数据驱动转型的关键，为企业提供高效的数据管理和应用能力。

🔄 数据能力建设的核心：市场焦点从前沿模型竞赛转向数据能力建设，企业需重视数据治理和整合，形成核心竞争力。

2025-09-24 16:22:16  作者：狼叫兽 电影《斗士》中有一句台词令人印象深刻：“知道路要怎么走，和走上这条路，是有区别的。” 这句话在当下的人工智能浪潮中显得尤为贴切。过去几年，AI在千行百业中的重要性日益凸显，一场围绕算力与模型的“军备竞赛”轰轰烈烈上演——科技巨头纷纷重金加码，千亿参数模型、超大算力集群竞相刷新纪录，“更大、更强”似乎成了唯一的竞争逻辑。 然而，当AI技术进入企业应用的“深水区”，越来越多的企业正意识到，真正制约智能化转型落地的，并非模型与算力的“角逐”，而是数据根基的扎实程度。也就是说，企业AI应用能否真正产生价值，越来越依赖于高质量、可治理、可用的数据基础，而不再仅仅依赖于更庞大的模型或更强大的算力。 客观地说，这一认知的转变，并非是对大模型技术路线的质疑和简单否定，相反它标志着整个产业正步入更加务实和成熟的新阶段。 也正因此，市场关注的焦点，也逐渐从前沿模型与算力的比拼，转向如何构建高质量、高价值的专属数据能力，而要实现从“模型驱动”到“数据驱动”的根本性转变，企业也亟待依靠下一代基础设施的支撑——建设现代化、灵活且可扩展的...