探索“AI+企业数据”：迈向数据智能的新篇章

随着英伟达股价屡创新高，全球市值排名跃升，人工智能领域的算力故事达到高潮。然而，讲述单一故事容易引发审美疲劳，“AI+企业数据”正逐渐成为下一波趋势的焦点。

黄仁勋引领潮流：“数据飞轮”驱动企业级AI应用

重量级人物黄仁勋认为，通过“数据飞轮”收集数据、捕捉对话、产生智能，将是生成式AI最具影响力的商业应用领域，预示着每五年增长100倍的未来神话。在这个领域，众多参与者已崭露头角，既有专注于算力基础设施和大模型的跨界高手，也有在大数据市场深耕多年的国际巨头。近期，OpenAI收购数据库公司Rockset，再次彰显了数据对大模型发展的无尽潜力。当前，流行的策略是通过不断进化的大模型，打通数据与AI间的壁垒，催生杀手级应用。

国内挑战与机遇：数据智能的新“北坡”路线

尽管国内在先进算力基础设施方面受限，OpenAI终止对中国API服务的举措为国内基座大模型巨头提供了发展空间。然而，单纯追求基座大模型的“卷”效应难以形成竞争优势。数据智能的商业模式仍待探索，除了验证有效的“搜索-数据-广告”模式外，尚未有新商业模式成熟。

数巅科技：另辟蹊径的数据智能新路径

诞生于2022年的数巅科技，以其创始人何昌华博士的远见，洞察到大数据与大模型双飞轮对企业的重要机遇。数巅科技另辟蹊径，探索了一条通往数据智能巅峰的全新路径——聚焦于数据智能决策的核心，依托更具原创性和性价比优势的企业大模型，通过AskBI这一生成式智能分析应用，大幅降低了企业大模型的使用门槛，开启了数据智能全链路自动化的新篇章。

从问题出发，探索数据智能的底层逻辑

何昌华博士的创业灵感源自于斯坦福大学的学术氛围与谷歌的工作经历，以及对金融行业数据规模与质量的深刻洞察。面对金融行业的碎片化场景与技术与业务的割裂问题，何博士提出了“降低数据智能使用门槛”的关键见解。这一理念成为数巅科技的起点，推动其专注于解决数据智能落地的紧迫问题。

大模型：数据智能全链路自动化的关键

数巅科技初期的解题思路是结合“DataOPS+MLOPS”，旨在简化数据治理与模型训练、推理流程，降低操作难度。然而，面对复杂的数据场景，大模型的出现为数据智能全链路自动化提供了可能。何昌华博士深入研究后得出结论：大模型不仅不是数据公司的终结者，反而可能是数据智能自动化的“救星”。与传统AI小模型相比，大模型凭借通用的语言沟通能力与任务拆解能力，解决了大部分定制化服务的需求，为自动化奠定了基础。

打造高效、低成本、高通用性的企业大模型

数巅科技的核心团队汇集了数据、计算存储、AI等领域的专家，具备丰富的技术创新、产品研发与商业化经验，为打破AI与数据壁垒、构建企业大模型提供了必要条件。在大模型领域，数巅科技通过平衡高准确率、低成本与高通用性，实现了在用户可接受范围内的高效解决方案。通过自主研发的X-Engine数据虚拟化引擎，数巅企业大模型实现了多模态数据的一站式接入与处理，大幅提升了数据全链路自动化的实现可能性。

实战案例：数巅科技助力金融机构提升决策效率

以某大型银行信用卡业务财务中心为例，通过AskBI这一生成式智能分析应用，员工只需通过自然语言交互即可完成复杂的财务指标分析与报表生成，准确率高达90%，显著提高了工作效率与数字化管理水平。这一成功案例展示了数巅企业大模型在实际业务场景中的强大应用潜力。

发展愿景与未来展望

数巅科技致力于推动数据智能全面普及，让每位员工都能基于生成式智能分析做出数智化决策，实现数据智能决策的全民化。未来，如果大模型能够有效调用工具解决数据全链路自动化问题，数巅科技有望在三年内整合数据智能领域的主要工具，使数据智能成为如同水电般简单易得的服务。虽然前方充满挑战，但每一步进展都值得期待。