AI Infra的核心价值 - Agent平台属于应用层，核心在于任务调度与交互，但缺乏底层支撑能力，真正的AI Infra需以数据闭环驱动模型持续优化[3][6] - AI Infra的核心结构层能力包括分布式计算、数据调度、模型服务等，其运行逻辑是通过数据采集-处理-反馈闭环实现"数据-模型-应用"螺旋上升[7] - 数据是AI Infra的"灵魂"，企业部署Agent时若未激活内部数据价值，功能将流于表面[7][9] 市场现状与增长 - 全球Agent市场规模已达50亿美元，预计2030年增至500亿美元[2] - 中国AI Infra平台市场规模2025年预计达36.1亿元，同比增长86%[5] - 企业当前对AI Infra存在认知误区，将Agent平台等同于基础设施导致落地效果不佳[2][6] 传统数据基础设施的局限 - 传统数据平台以结构化存储为主，无法满足大模型时代海量多模态数据需求[12] - 数据孤岛问题突出，企业内分散的数据库导致系统集成困难，阻碍AI落地[13] - 数据平台与AI工具割裂，依赖人工治理模式导致效率低下成本高企[14] Data&AI新范式特征 - 新一代基础设施需实现多模态数据融合处理，支持文本/图像/音视频等非结构化数据[15][22] - 需构建Data&AI一体化闭环，覆盖数据治理→模型训练→智能体部署全链路[17][22] - 动态异构资源调度能力成为关键，需实现CPU/GPU按需分配和训推一体化[23] 赛道竞争格局 - 市场玩家分为四类：AI工具新兴厂商、传统大数据平台厂商、平台型综合厂商、专业垂直厂商[20][21] - 专业垂直厂商如Databricks具备先发优势，已形成AI-Native架构下的成熟产品体系[21] - 国内科杰科技采用"AI-in-Lakehouse"技术路径，推出KeenData Lakehouse2.0实现工程一体化[25][26] 行业应用案例 - 中国石化通过Data&AI平台实现数百个业务场景支撑，加速数据资产化转型[34] - 中国一汽利用平台零代码开发能力，落地机器人客服、数字孪生等智能应用[34] - 头部企业验证表明，一体化基础设施可显著提升数据开放赋能与智能应用规模化能力[33]