在当前人工智能（AI）领域，企业纷纷投入巨资采购算力及大模型，却常常面临AI应用难以顺利落地的困境。这一现象在某传统行业公司CTO的吐槽中得到了生动体现，他坦言，尽管投入巨大，但AI项目依然难以取得预期效果。
随着DeepSeek等引领的大模型平权趋势日益明显，企业逐渐意识到，功能相似的模型已难以形成差异化竞争优势，而数据问题则成为制约AI价值释放的关键因素。数据孤岛现象严重，决策延迟导致经济损失；数据存储模型单一，不同模型间难以实现数据统一调用；数据质量低下，导致预测结果偏差严重。这些问题使得企业数据现状与AI需求之间存在严重错位。
产业界正逐渐达成共识：数据管理能力正在取代模型选型，成为AI领域的核心竞争力。随着大模型参数量级的跃升，训练及推理数据需求呈现指数级增长，多模态数据融合成为刚需。然而，企业中的非结构化数据大多沉睡在孤岛中，工业设备数据利用率极低。当AI亟需高质量数据作为“燃料”时，多数企业的数据引擎仍停留在落后状态。
在此背景下，AI-Ready Data Platform这一新概念悄然兴起，正重新定义数据基础设施的标准。这一平台具备多模态融合能力，能够统一管理关系型表、向量、图、时序等多种数据模型；同时，它提供全链路治理能力，实现从非结构化数据到结构化数据的转化，再到质量管控、领域知识提炼，最终应用于AI；它还具备实时洞察能力，端到端数据分析延时从“T+1天”缩短至“T+1秒”，实现数据落地即分析。
星环科技于5月27日推出的新一代AI Infra技术架构，正是围绕AI-Ready Data Platform概念，为企业提供“外脑”支持。该架构包含四大核心平台：Knowledge Platform（知识平台）、AI Platform（AI平台）、AI-Ready Data Platform（AI就绪数据平台）和Resources Platform（资源平台），助力企业适应AI竞争。
AI-Ready Data Platform作为星环科技AI Infra的核心构成部分，是一个AI赋能的数据平台，提供多模型数据的统一存储和处理能力。这一平台实现了从“数据仓库”到“多模融合平台”的架构革命，支持向量、图、文档、全文索引、关系型表等多种数据模型，为AI应用提供丰富的数据基础。同时，它实现了统一接口、统一计算引擎、统一存储、统一资源管理，形成了完整的统一技术架构。
在数据治理方面，AI-Ready Data Platform提供高效治理能力，确保数据的准确性、一致性和可用性。通过AI赋能，实现数据治理的全面自动化，构建全面自动化、高效且精准的解决方案。该平台还支持非结构化数据处理，解决企业80%以上的非结构化数据难以利用的问题。
面对实时能力这一AI决策的“生死线”，AI-Ready Data Platform支持全流程实时数据洞察，包括实时接入、实时处理、实时分析，满足企业对数据时效性的高要求。星环科技的湖仓集平台支持端到端秒级数据分析，通过统一的存储、资源管理、计算引擎及接口，同时支持批处理、交互分析、实时处理与在线服务四类场景。
AI-Ready Data Platform助力企业破解数据“三无”困境——无统一、无质量、无时效。这些能力通过星环科技的多款产品得以实现，包括语料开发工具、数据开发工具、一站式多模型大数据平台和知识平台。
星环科技推出的Sophon LLMOps 1.6 AI平台则如同一个“智能厨房”，助力企业利用处理好的数据“食材”烹饪AI应用。该平台统一管理空间、模型、算力、数据及工具，实现智能体驱动的AI全流程运营。其四大核心模块协同支撑AI生命周期，包括模型开发、知识工程、语料工程和应用开发。
Sophon LLMOps平台解决企业面临的六大痛点，包括多模型适配难、算力资源短缺、语料供给不足、应用准确度低、传统架构转型难以及分散建设成本高。企业可基于该平台构建跨部门智能应用，通过集中化管理实现资源可控、流程规范与资产复用，加速AI规模化落地。
星环科技的新一代AI Infra已经在金融等领域实际应用中加速落地。例如，某银行通过星环科技构建企业级知识库，解决数据治理复杂、语料缺乏及知识孤岛问题。该银行基于Sophon LLMOps平台实现知识资产全流程管理，形成覆盖指标、制度、运营、客服四大场景及金融通用知识的体系，支撑智能问答、信贷风控、财务分析等十余类应用。
随着大模型平权趋势的加速，一场关于数据基础设施的较量已经悄然打响。企业需要清醒认识到，没有AI-Ready的数据，就没有真正的AI竞争力。当行业从“模型狂热”转向“数据务实”，新一代基础设施的较量将决定智能化时代的真正赢家。星环科技推出的AI-Ready Data Platform、Sophon LLMOps等平台，为企业的数据就绪提供了有力支持。
