数据云操作系统，作为现代企业级数据基础设施的核心，旨在简化复杂性，提升易用性，帮助企业从容应对多云、多引擎、多主体、多应用的快速变化。随着大模型时代的到来，这一工具如何助力企业构建数据与AI能力，抓住技术创新机遇？开发者又对数据云操作系统持有何种期待与需求？

在《数据云场景指南》的圆桌讨论中，平台建设者、数据开发者和应用开发者共同探讨了关键议题。他们提出：

• 平台赋能AI：共享统一基础设施，确保数据安全与一致性；AI技术则被应用于运维、安全等领域，提升效率。
• 数据流通规则：数据不跨境，但标准与算法可在全球范围内共享与迁移。
• 分析云市场：分析云将构建应用市场，现有产品被视为“原生应用”，未来将引入更多数据应用。

参与讨论的嘉宾包括奇点云的CTO地雷、GrowingIO联合创始人叶玎玎、奇点云资深数据架构专家证道以及资深战略咨询专家何夕。

地雷分享了《流浪地球2》中的数据管理理念，强调了从底层系统和硬件的全面扫描开始，逐步构建操作系统与应用的重要性。他希望未来能够迅速构建适应复杂场景的应用。

关于“平台 for AI”与“AI for 平台”的概念，地雷指出，数据云操作系统不仅应能生成算法，还应具备AI能力，如智能运维与异常行为监测。证道补充了数据云操作系统需实现的“跨越”，包括跨境共享、跨业态与跨引擎的灵活性。

叶玎玎强调了开发者视角的需求，期望操作系统更加灵活、易于使用，以便于上层应用的开发者更好地整合数据服务与算法服务。她认为分析云将演化为应用市场，促进更多数据应用的引入与创新。

何夕总结，数据云操作系统需进一步优化，以提供高效的数据服务与算法服务，支持上层应用专注于业务价值的创造与提升。

综上所述，数据云操作系统正不断进化，以适应企业对数据与AI能力的日益增长的需求，通过技术创新与合作，推动业务发展与数字化转型。