对于亟待智能化升级的企业而言，打造专属的大模型训练不仅投入巨大、门槛高，还面临着数据治理、数据标准、数据统一等多方面的挑战。如何有效承接AI大模型带来的变革红利，以更加普惠的方式赋能产业升级，成为企业普遍关注的焦点。

 

数据底座：AI大模型的坚实基石

 

AI大模型落地离不开数据、算法、算力等核心技术的有机融合，三者相互影响、相互支撑，基础设施对芯片算力的要求来自于体系化的数据能力建设，数据资产的建设可以降低对大模型训练的芯片和技术能力的依赖，基于科杰科技湖仓一体数据智能平台KeenData Lakehouse，企业可以打造一站式、全链路、全可视化的大数据基础平台，实现企业数据要素资产化；另一方面，依托大数据基础平台，企业可以实现对业务模型的训练，从而落地领域模型，基于对基础软件的有效组织，最终能释放到终端应用上进而面向产业赋能。

 

科杰科技湖仓一体数据智能平台，作为AI大模型技术的基础设施，覆盖数据集成、数据转换、数据开发、智能任务依赖、智能血缘解析、自动沉淀数据资产的全生命周期，提供全局统一数据标准、数据质量、主数据管理、元数据管理以及数据安全的全方面数据治理能力，实现一套数据、一套任务在湖和仓之上无缝调度和管理，面对不同行业的AI大模型KeenData Lakehouse提供数据集成、数据标注、数据算法、数据分析、数据治理等一站式数据底座能力。

 

一站式、全流程的数据智能平台

 

根据中国信息通信研究院发布了《全球数字经济白皮书》显示，全球人工智能大模型有1328个，其中中国占比36%，这些AI大模型纷纷构建起庞大的万卡训练集群，以支撑其模型、算法及服务的持续创新与迭代。

 

作为国内领先的大数据基础软件服务商，科杰科技在大数据基础软件和人工智能领域深耕多年，以数据为中心，基于DataOps为理念，通过三大关键举措、一个可持续数据运营体系，搭建统一的数据基础平台，为AI大模型发展提供涵盖采、存、管、算、用全流程的全生命周期解决方案，助力企业用户高效、安全、轻松地构建和部署AI大模型，助力AI大模型全面落地。

 

科杰科技还强调了数据在企业数字化转型过程中的重要性，科杰科技数据底座产品矩阵 KeenData Lakehouse设计在存储计算分离、湖仓一体领先技术架构基础之上，可以较好地满足企业在数字化转型不同阶段的个性化需求，具备弹性扩展、高可用、高并发、低延时云原生能力。

 

科杰科技自主研发的湖仓一体数据底座在分布式计算、分布式一致性、分布式事务等技术领域做出较多创新，提供了数据一致性、完整性的保障，扩大了大数据技术在关键核心系统中的应用范围，并已实现了二十余种存储引擎融合处理技术，实现在一套数据管理系统完成统一的数据分片、复制、存取、事务管理和多种存储引擎兼容能力，能够更快捷地开发不同模型的存储引擎，具备先进的模型扩展性。科杰科技在数据工程化能力上做了长期的技术投入，产品提供数据开发、持续交付、智能调度、主动治理等数据开发与数据治理一体化平台级能力，支持复杂场景的大规模项目跨团队协同能力。

 

同时，科杰科技积极参与行业共建，为国内大数据基础软件和人工智能领域发展贡献智慧力量：连续2年入选Gartner《Hype Cycle for Data, Analytics and AI in China》成熟度曲线；参编中国信通院首份数据智能白皮书——《数据智能白皮书（2024年）》，同时入选2024中国数据智能产业图谱数据智能基础设施板块；入选2023值得关注AIGC公司和创业邦100未来独角兽榜单等。