香港赛马和英国赛马,警惕虚假宣传、数据整合策略解析:真实背后的教训,是否为未来铺路架桥？

更新时间：2025-05-18 02:51:08　浏览次数： 258

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　　广州5月17日电 (记者蔡敏婕)AI时代带来新的数据难题，已成为行业共识。“GenAI(生成式人工智能)推动全球企业数据量高速增长。”IDC中国软件行业研究经理李凌霄17日在广州表示，根据IDC报告，受生成式AI等技术驱动，预计2028年全球新生成数据量规模将达到393.9ZB(泽字节)，其中企业数据规模和增速尤为凸显。

　　AI技术的广泛应用，赋予企业从数据中获取洞察的新能力。例如数字孪生技术的持续进步，在制造、汽车和航空航天、医疗保健、公用事业等广泛行业和用例中得到越来越多的使用，物联网和AI协同提升其精确度与应用价值。

　　OceanBase第三届开发者大会当天在广州举行。根据《IDC数据库前沿趋势白皮书》，数据量正以空前速度增长，对于企业而言，其数据仓库的容量也已实现质的飞跃，结构化数据存储规模“突破PB级迈向EB级”成为新常态。

　　李凌霄表示，传统存储架构面对如此量级的数据，读写性能下降，存储成本大幅增加，数据管理难度呈几何倍数增长，这给数据存储、管理与分析带来严峻挑战。

　　随着GenAI技术的持续演进与成熟，企业愈发清晰地认识到GenAI在提升业务效率方面的重要性。GenAI已成为企业战略布局中的关键一环，企业积极筹备AI部署，期望借此在激烈的市场竞争中抢占先机、提升竞争力。

　　IDC全球调研显示，37%的受访企业将AI相关支出列为2025年预算增长的关键因素，与IT运维成本优化并列首位。

　　在企业部署AI创新应用及一体化数据库方面，李凌霄建议通过优先级排序、分段实施、开放架构选择、组织能力重塑和前瞻性布局，帮助企业高效实现AI创新应用与数据库的融合，“在升级数据基础设施时，提前规划AI创新应用对数据库的要求，避免在完成数字化后才考虑AI适配，应同步布局”。

　　蚂蚁集团CTO何征宇在分享中指出，海量的互联网数据成就了今天的大模型，但大模型幻觉问题的源头也是数据问题。

　　“大模型幻觉的本质是缺数据，提供更好数据是解决幻觉的源头。”何征宇认为，数据决定着大模型的能力上限，且依旧有四大挑战：一是数据的获取成本显著增加，二是严谨的行业数据稀缺且流动困难，三是多模态数据需要更强的处理能力，四是数据的质量评估难。

　　面对行业的真实需求，数据库OceanBase探索从一体化数据库向一体化数据底座演进，通过一套引擎同时支持TP/AP/AI混合负载，支持向量数据库，实现SQL与AI的混合检索。

　　中国联通软件研究院OceanBase研发负责人邱永刚表示，随着知识的积累，向量的体量会越来越大，这要求我们一方面要不断优化向量检索算法，另一方面要利用硬件能力，适应海量的向量检索需求，提供更快更准确的向量检索能力。(完)

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