《中國Data&AI數據基礎設施白皮書》——AI創生核心生產力，開啟萬億新基建之路 | 甲子光年智庫

Data&AI數據基礎設施，AI時代的“核心數字底座”。

當前，全球正經歷由地緣政治重塑與人工智能技術革命共同驅動的深刻變革。全球化正在向區域化演進，供應鏈加速本土化，人工智能則從前沿技術加速躍升為核心生產力。麥肯錫研究顯示，生成式AI有望為全球經濟貢獻約7萬億美元的價值，而中國有望貢獻其中約2萬億美元，接近全球總量的三分之一。IDC的預測也印證了這一趨勢，預計到2028年，全球AI領域IT總投資將增至8159億美元，而中國的AI總投資規模將突破1000億美元，五年復合增長率高達35.2%。這一趨勢表明，AI革命不僅是技術革新，更是推動經濟增長模式重構的深層變局。

在這場變革中，各類組織機構，無論是企業還是政府，都面臨著巨大的挑戰和機遇。埃森哲的研究表明，中國企業正經歷一場“擠壓式轉型”，轉型窗口期更短，壓力更大，挑戰更多。傳統的、孤立的數據系統（如數據倉庫或割裂的數據平臺）已難以滿足AI應用對實時性、多模態數據處理和高彈性算力的需求。企業迫切需要打破數據孤島，解決高質量數據供給不足、模型與業務場景割裂以及數據安全合規等痛點。這些挑戰正倒逼數據基礎設施實現一次范式躍遷，從單一的數據存儲與分析工具，向支撐全業務流程的智能化底座演進。

數據廠商要想抓住機遇并在新一輪競爭中脫穎而出，關鍵在于構建全新一代的數據基礎設施，其核心能力在于：

• 一是將數據生產、治理與業務端AI模型應用視作一個動態連續的生產過程，以滿足業務實時性與連續性需求；

• 二是突破單場景Agent模式，避免重復形成“數據煙囪”。Gartner預測，到2028年，至少15%的日常決策將由Agentic AI自主完成，這要求數據基礎設施能支持跨場景、大規模智能體部署；

• 三是形成集中治理與分散賦能的一體化數據基礎設施，既保障數據資產的統一治理、安全合規與高效利用，又能分散式的賦能各業務端，讓業務端靈活調用和創新。

在技術層面，新型數據基礎設施的核心路徑是“湖倉一體”與“AI原生”的深度融合。“湖倉一體”將數據湖的開放性和靈活性與數據倉庫的結構化管理、ACID事務特性相結合，提供統一的數據底座。“AI原生”則實現數據與模型訓練、部署和治理的緊密耦合，打通“數據—智能”全鏈路。這不僅是架構整合，更是理念革命，推動Data&AI真正融為一體。

Data&AI一體化將推動數據價值實現從“點”（效率提升）、“線”（組織創新）、“面”（行業協同），直至“體”（產業帶動）的躍升，成為智能社會的國家戰略核心引擎。

為探索分析Data&AI一體化的最新趨勢，甲子光年智庫特開展本次研究工作，希望系統梳理中國Data&AI數據基礎設施的新趨勢、新定義、新范式與新實踐應用案例，為大型組織部署Data&AI數據基礎設施提供前瞻性參考與可行性指南。

報告核心觀點：

• 數據應用與人工智能從相互獨立到逐漸融合，正走向一體化。

• 數據應用與人工智能的融合，推動架構與能力實現階段躍遷。

• 數據基礎設施成為數據要素化持續支撐智能化變革的"核心生產工具”。

• Data&AI數據基礎設施的價值鏈條呈現“點-線-面-體”遞進。

• Data&AI數據基礎設施的五大關鍵能力是融合開發、平臺架構、資源調度、智能原生和安全運營。

關注公眾號「甲子光年」，后臺回復“數據基礎設施”，獲得高清版完整PDF。或者點擊文末“閱讀原文”，進入甲子光年官網下載。

以下為報告正文：

關注公眾號「甲子光年」，后臺回復“數據基礎設施”，獲得高清版完整PDF。或者點擊文末“閱讀原文”，進入甲子光年官網下載。