行业趋势与市场背景 - 全球数据总量预计到2028年将达到393ZB，其中超过80%为非结构化数据[3] - 到2027年，预计40%的生成式AI解决方案将采用多模态技术，相比2023年的1%实现飞跃式提升[3] - AI发展正从单一模态迈向多模态协同，要求数据基础设施具备处理复杂多模态信息的能力[3] 公司产品发布与核心架构 - 火山引擎在2025年6月的FORCE原动力大会上，正式发布了多模态数据湖的全新产品架构[1] - 新架构通过存储与计算能力的深度优化，构建了兼容文本、图像、音频、视频等多元数据的处理框架[1] - 该架构旨在打造适应Agentic AI时代的新一代AI Native数据基础设施，助力企业从传统商业智能向AI驱动决策转型[1] 产品能力与解决方案迭代 - 解决方案实现了海量结构化、半结构化及非结构化数据的统一管理，为LLM全生命周期训练提供数据支持[3] - 此次升级新增了模型数据处理蒸馏与多模态分析能力，并优化了与火山引擎各平台的联动机制[3] - 通过MCP简化数据开发流程，帮助企业高效识别与利用多模态数据资产[3] 核心应用场景与技术落地 - 在多模数据处理场景上，提供更易用的湖处理方案，用户可通过MCP工具用自然语言输入数据处理需求[3] - 在模型训练场景上，提供低成本高性能的模型数据处理与蒸馏方案，通过与火山方舟无缝衔接实现数据零拷贝[4] - 针对向量化与检索需求，提供湖检索和湖分析能力，通过LAS完成向量化转换，利用ByteHouse实现以图搜图等快捷检索[4] 客户案例与验证价值 - 某知名汽车品牌在智驾网联场景的大模型训练中应用该方案[4] - 通过MR Ray Remote Dataloader技术，数据加载效率提升2倍，模型训练迭代效率整体提升1.5倍[4] - GPU单卡利用率提升至95%以上，采用LAS Lance替代传统LMDB使存储与管理成本降至原来的1/4[4] 战略意义与未来展望 - 多模态数据湖的升级帮助企业数据基建从支撑商业智能报表转向成为驱动AI模型训练与决策的核心引擎[5] - 公司认为，通过Data与AI的深度交织，新的数据智能将帮助企业构建面向AI时代的基础设施、模型、应用并带来增长[5] - 数据与AI的深度交织已成为企业竞争的核心要素，公司将持续迭代产品能力，为Agentic AI时代注入新动能[5]