您的数据，正在“喂饱”还是“饿死”你的大模型？

当 ChatGPT 引爆全球热潮，企业纷纷投身于生成式 AI（GenAI）应用的浪潮之中。然而，一个残酷的真相摆在面前——超过80%的AI项目在概念验证（POC）后就停滞不前，无法真正落地产生商业价值。

问题出在哪里？许多企业将原因归咎于模型不够强大或场景不够清晰，但真正的核心瓶颈，其实隐藏在最底层，那就是数据。更准确地说，是严重的数据碎片化。

我们的洞察：GenAI 时代，数据碎片化已“变异”升级

传统的数据碎片化，我们理解为数据分散在不同的数据库或业务系统中。但在 GenAI 时代，这个问题的内涵已经发生了根本性的变化。

今天的 AI 智能体，需要的不再仅仅是单一的结构化数据。为了完成一个复杂的任务，它可能需要同时理解：

1. 对象存储里的 PDF 合同条款
2. 数据库中的客户交易记录
3. 云盘上的 Excel 财务报表
4. 甚至是即时通讯工具里的会议录音

这些数据不仅物理上分散在不同的系统中，更重要的是合同条款、交易记录等多模态数据逻辑上的完全割裂。它们之间隐藏着重要的语义关联，但传统的IT架构无法将它们有效连接。AI 模型就像一位想断案却只得到零散线索的侦探，无法形成完整的认知链条，最终导致其无法跨越从“演示”到“生产”的鸿沟。

这种“喂不饱、喂不好”的困境，使得 AI 无法持续获取高质量、可追溯的数据燃料，最终被活活“饿死”在生产环境的门外。

单一工具无法解决的系统性难题

面对这一难题，许多企业的本能反应是“再增加一个工具”。然而，无论是引入新的 ETL 工具、向量数据库还是数据中台，都只是在原本复杂的架构上“打补丁”，只会使得恶性循环，相互加剧。单点解决方案注定失败，唯一出路是采用统一的平台化方案。

那么，如何从根本上终结这种割裂式的数据架构？如何构建一个真正为 GenAI 而生的统一数据底座，让数据从 AI 的“绊脚石”变成“燃料库”？

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为了深度剖析并解决这一核心痛点，矩阵起源携手权威技术媒体 InfoQ 联合发布了《面向 GenAI 的数据智能底座》白皮书。

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关于InfoQ

InfoQ 作为极客邦科技旗下的全球性技术媒体平台，自 2007 年进入中国以来，一直是软件开发及相关领域知识与创新传播的领军者。凭借 15 年的技术内容深耕，InfoQ 已服务超过 500 万技术人和数万家中国企业，在技术社区拥有极高的影响力和公信力。

关于矩阵起源

矩阵起源是业界领先的数据智能（Data & AI）平台技术和服务提供商，核心团队来自国内外知名科技公司，具备广阔的行业和国际视野。矩阵起源的核心产品 MatrixOne Intelligence 是面向企业的AI原生多模态数据智能平台，利用包括大模型在内的人工智能技术和创新的超融合数据底座，帮助企业统一管理和治理多模态数据，将私域数据转化为 AI-Ready 数据资产。目前已经服务了 StoneCastle、中移物联、安利纽崔莱、江西铜业、徐工汉云等各行业龙头企业，助力企业实现从信息化、数字化到智能化的转型升级。