企业数据管理的挑战与转变
企业长期以来面临管理海量数据并有效利用的难题，这一痛点被多位CEO、创始人和工程师反复提及。随着技术发展，该问题已通过某数据平台公司的解决方案得到显著缓解。
核心AI架构理念
某数据平台公司的技术方案基于一个核心原则：AI应直接在数据存储位置运行，而非将数据迁移到独立的AI平台。这一理念在2025年某数据平台峰会的最新更新中得到进一步强化。
生成式AI与数据基础设施
新功能聚焦利用生成式AI构建生产就绪的数据基础设施，不仅提升性能效率，还让非技术专业人员能够通过自然语言查询直接访问企业数据。最新推出的智能服务允许用户无需SQL或仪表板即可获取可操作的洞察。
某数据平台公司AI负责人表示：“该智能服务打破了技术壁垒，使从结构化与非结构化数据中提取智能洞察的能力民主化。”
多模态SQL革新
Cortex AISQL框架将传统SQL扩展到多模态AI领域，支持分析师直接查询文档、图像和音频等非结构化数据。该平台内置元数据提取、情感分析和嵌入搜索等原生AI算子。
凭借性能优化，该框架可帮助组织根据数据集实现30-70%的性能提升，并在处理数千条记录时节省高达60%的成本。某数据平台公司产品执行副总裁强调：“目标是让熟悉数据库技术的分析师也能获得AI能力。”
生产环境AI基础设施
针对AI应用从概念验证到生产部署的挑战，某数据平台公司提供：
- AI可观测性工具：无需额外编码即可监控准确性和性能
- 集成多家顶尖机构的AI模型：所有模型在安全边界内运行，确保数据不离开受控环境
- 预配置吞吐量功能：为需要稳定性能的应用提供专用推理能力
治理与管控方案
随着AI应用规模化，治理复杂度呈指数级增长。某数据平台公司推出AI治理网关，提供：
- 基于角色的模型访问控制
- 细粒度使用跟踪成本管理
- 预算执行控制防止超额支出
开发者效率提升
新推出的数据科学代理使用自然语言提示自动创建机器学习管道，由某机构的推理模型驱动，可节省大量手动实验时间并生成生产就绪代码。
技术演进与行业展望
某数据平台公司印度董事总经理指出：2022年大型语言模型带来初始兴奋，2023-24年出现概念验证，2025年将看到这些系统产生更多实际价值。传统企业正在积极整顿数据资产以应用AI技术，同时直接进行AI实验。
某数据平台公司已发布多个客户成功案例，详细展示了通过其解决方案实现的具体成果。随着公司助力企业实现AI潜力的雄心推进，这一成果清单还将持续增长。