数据猿正式发布白皮书——《时代呼唤全新的大数据（2025）》，在这之前，我们想讲清楚三个问题：
为什么要撰写这本白皮书？
过去两年，大模型的技术进步让人目不暇接。ChatGPT点燃浪潮，文心一言、通义千问等国产模型迅速崛起。尤其是DeepSeek的爆火，将国内大模型的商用推向一个全新的高峰。今天的我们，正置身于一场AI 智能化跃迁的前夜。
但就在模型“狂飙突进”的同时，我们也看到一个被忽视、却愈发凸显的问题：大模型在飞，而它所依赖的“大数据系统”，似乎却还停留在十年前的逻辑里。
在调研过程中，我们发现大量企业和机构在推进大模型应用时，都会遇到类似的基础性障碍——
模型部署完成，但训练数据始终“不够用”或“不够干净”；
企业数据依旧分散孤立，难以实时整合；
数据平台响应速度慢，无法支撑高频、高并发的模型调用；
语义检索、知识回溯、上下文推理……这些大模型的“新本领”，现有数据系统根本接不住；
而更深层的风险，是我们对数据治理、安全、注毒攻击、隐私保护的准备严重滞后。
我们越来越清楚地意识到：大模型的性能，不仅取决于算法和算力，更取决于数据系统是否能跟得上它的节奏。
但令人遗憾的是，数据系统并没有像算法和算力那样，获得足够的资源投入与技术关注。它像是舞台背后的承重墙，没有灯光、没有掌声，却承担着整场智能化革命的承重。
而今，这个“承重墙”开始承压、变形，甚至有崩塌的危险。
在这样的背景下，数据猿越来越有一种紧迫感，要讲清楚数据的价值，以及大模型与大数据是如何融合的。于是，我们启动了这本白皮书的撰写。
我们采访了一线的模型工程师、数据架构师和企业CTO；调研了金融、医疗、制造等多个典型场景中的大模型落地路径；分析了Denodo、星环、Kyligence、达梦、数睿等技术平台的能力演进轨迹。
我们要做的不只是发出“提醒”，而是试图给出一个回答：
未来真正的数据系统该长什么样？
它如何承接大模型的能力需求？
我们该如何构建属于这个时代的“数据底座”？
这，便是《时代呼唤全新的大数据》白皮书诞生的初衷。
这本白皮书讲了什么？
这本白皮书的主题可以浓缩成一句话：在大模型时代，我们需要彻底重构“大数据基础设施”。
过去我们谈大数据，关注的是采集、存储、治理、分析。但在今天，随着大模型成为核心生产力，这些“传统环节”已经不再适配。我们必须从底层逻辑出发，重新定义每一个数据环节的角色与标准。
这本白皮书从全链条视角出发，聚焦于一个核心问题：数据系统，如何真正支撑起大模型？
我们围绕这一问题，展开了七章内容，覆盖从技术、产品、应用到政策建议的全景地图，你可以将它理解为“大模型时代的数据蓝图”。
白皮书三大核心主线：
1. 重构数据基础设施：为大模型量身定制的数据底座
我们发现，大模型正在反向定义数据系统的新标准：
采集环节：多模态输入成为主流，实时性要求倍增；
存储系统：不再只是“湖+仓”，而是支持向量、图谱、时序的“多模型融合”；
数据治理：从规则驱动转向模型驱动，从静态管控转向智能反馈；
数据安全：面临“注毒攻击”“隐私泄露”“幻觉传播”等新型风险。
2. 融合智能能力：大模型×大数据不是“1+1”，而是生态协同
我们强调，大模型与大数据的关系不再是“前端与后端”，而是互相嵌套、双向演进。
数据为大模型提供“语义土壤”，大模型也反过来提升数据处理、分析、生成能力。
构建智能架构，不再只是“买GPU、调模型”，而是算法+ 数据 + 算力 的深度融合协同。
从产品视角视角来看，向量数据库、知识图谱、数据智能体（AI Agent）正成为三大智能数据中枢，语义检索、自动清洗、自然语言分析等能力正由大模型驱动重构。
3. 面向未来场景：数据系统不再只是一个数据平台，而是行业操作系统
智能制造、智慧金融、智慧医疗、零售洞察……这些行业要落地大模型，都面临同样的问题：有没有足够“懂业务语义”的数据系统？
我们认为，未来行业级大模型的关键，不再只是参数数量，还是：是否拥有高质量、结构化、可调度的行业数据集；是否有智能化的治理、调度、语义理解平台。
我们想要实现的目标，是通过这本白皮书，为你拆解这些背后的数据逻辑与产品演化路径。
这本白皮书有什么价值？
我们相信，这份白皮书的价值，不仅仅在于“讲清楚了数据系统需要重构”，而在于：它提供了一份“AI时代数据基础设施升级”的路线图+ 观察框架 + 落地指南。
无论你是决策者、技术人，还是关注趋势的研究者，这本白皮书都值得你一读。
如果你是企业技术负责人（CTO / 架构师 / 数据平台负责人）：
你将获得一份全景化的数据系统升级清单；
帮助你识别：哪些模块已经落后？哪些能力是新刚需？
提供大量可落地的案例参考，帮助你加快系统重构节奏。
如果你是AI产品负责人或大模型应用团队成员：
你将理解：为什么模型跑不动，不是GPU不够，而是数据底座不给力；
知道如何从数据的角度出发，设计适配大模型的应用逻辑；
掌握向量化、知识图谱、语义检索等“新数据能力”的组合方式。
如果你是政府主管单位、产业研究者、媒体从业者：
它将帮助你从基础设施视角重新理解“数据要素化”“东数西算”“智能治理”等国家战略背后的技术基础，也有助于你从跨行业视角理解智能化演进的底层趋势。
财经自媒体联盟
第一财经日报 
每日经济新闻 
贝壳财经视频 
尺度商业 
财联社APP 
量子位 
财经网 
华商韬略 
4000520066 欢迎批评指正
All Rights Reserved 新浪公司 版权所有
