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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★◈★。

　　今年首页_拉斯维加斯游戏★◈★，热情传递到中国市场福井裕佳梨★◈★。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”首页_拉斯维加斯游戏★◈★。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福井裕佳梨★◈★。

　　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★◈★，便同步布局大数据业务★◈★。此后十几年首页_拉斯维加斯游戏★◈★，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★◈★，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★◈★，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★◈★。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★◈★、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首页_拉斯维加斯游戏★◈★。

　　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福井裕佳梨★◈★，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★◈★、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★◈★，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首页_拉斯维加斯游戏★◈★，就能按需解决整个数据生命周期的难题★◈★。

　　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福井裕佳梨★◈★。

　　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”★◈★。

　　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★◈★。

　　近日福井裕佳梨★◈★，江苏丹阳市★◈★，两名养狗人养的两只杜宾犬出现在地下车库★◈★，因未拴牵引绳★◈★，引起一名带幼童的路人不满★◈★，双方发生激烈争吵★◈★。当地警方称★◈★，该事件已妥善处理★◈★。

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　　近日★◈★，由呼和浩特市交通运输局监管★◈★，市交通集团建设管理的国道512线呼北高速和林东出口至国道209线连接工程全面完工★◈★，正式开通运行★◈★。国道512线呼北高速和林东出口至国道209线连接工程位于呼和浩特市和林格尔县境内★◈★，线.

　　日前★◈★，经张家界市委批准★◈★，张家界市纪委监委对市农业农村局原党组书记★◈★、局长熊卫国严重违纪违法问题进行了立案审查调查★◈★。

　　据媒体报道★◈★，一名19岁小伙在上海打车★◈★，与一司机私下谈好车费100元★◈★，却不小心付了1010元★◈★，向司机索要多付车费无果★◈★，数日后自杀身亡★◈★。

　　张家界云顶会★◈★，世界单体最大的酒吧★◈★，如今顶破了★◈★、光暗了★◈★，可山还在★◈★，雾还在★◈★，只是那些关于繁华的故事★◈★，渐渐被青苔爬满★◈★，成了本地人酒后一句“想当年”的注脚★◈★。#航拍张家界#云顶会#张家界文旅推荐官

　　1986年青岛港★◈★，美军三艘军舰挂着光杆旗就敢进港★◈★，满旗不挂连咱国旗都缩角落★◈★。刘华清将军望远镜一撂★◈★，红毯仪仗队直接撤走★◈★。