大数据技术标准推进委员会：2026年AI原生数据平台研究报告（47页）.pdf

核心结论速览。 AI原生数据平台是AI大模型与智能体规模化落地的核心基础设施。传统以支持人工报表查询、BI分析为核心的数据平台，已难以适配大模型和AI Agent自主运行的全新需求。产业正从“为人服务”向“为AI/Agent全域数据供给”根本性转变。 数据平台智能化升级围绕计算、供给、治理、消费四大维度展开范式重构：计算从CPU主导静态算力向异构协同智能调度演进；供给从结构化数据向全模态AI资产（数据/特征/向量/模型/Agent）一体化供给演进；治理从字段级格式治理向全域语义协同与内生安全治理演进；消费从指令驱动查询向意图驱动主动服务演进。 海外头部厂商形成三类典型实践路径：Databricks以“湖仓+AI Agent全栈建设”为核心，构建四层架构支撑Agent规模化落地；Snowflake以“云原生智能体轻量化”为特色，主打快速上线、按需付费；Palantir以“业务语义本体驱动”为路线，优先适配高安全、强监管垂直场景。 国内厂商立足本土需求形成差异化建设路径：阿里云以OpenLake+AgenticLake打造智能体湖仓；腾讯云以DlaaS（数据智能即服务）重构多模态全域融合平台；华为云以知识湖为核心实现数据到知识的AI原生转化；火山引擎以智能体为导向重构多模态数据湖；星环科技打造全栈AI Infra支持多模知识融合。 不同类型企业应选择差异化建设策略：央国企采用旁路演进架构，坚持数据治理先行，聚焦高容错场景试点，严格落实国产化环境适配；中小企业选择轻量化SaaS订阅模式，拥抱零代码/自然语言驱动开箱即用平台；大型民企与互联网企业拥抱全托管云原生服务，构建API优先与低代码生态，坚守开放表格式底线。 未来3-5年AI原生数据平台将进入黄金发展期：统一语义技术逐步成熟，智能体原生计算成为主流范式，“数据即模型、模型即数据”理念逐步落地，平台市场从群雄逐鹿走向清晰分化，生态竞争成为核心。H2：数据平台智能化升级的产业背景与发展动因。人工智能技术形态正在从被动响应的对话工具，向具备自主规划、工具调用与流程执行能力的AI Agent方向持续演进。根据Gartner最新技术成熟度曲线，代理型人工智能（Agentic AI）正处于期望膨胀期顶峰，预计未来2-5年将逐步进入规模化生产应用阶段。随着AI应用成为企业智能化建设的核心载体，其对数据平台的实时多模态数据供给、向量检索、上下文信息管理、全流程自动化调度等能力提出了更高要求。与此同时，算力与算法逐步呈现普惠化、通用化特征。算力层面，国内算力供给规模保持较快增长，“东数西算”工程与国产芯片技术持续迭代，推动算力从企业专属资源向标准化公共服务演进；算法层面，国内外基础大模型的通用能力差距逐步收窄，能力差异更多体现在垂直场景的深度适配与工程化落地上。当参数规模、算力投入带来的边际优势逐步收窄，高质量、高价值密度的企业私域数据与行业专属数据，成为企业构建AI核心竞争力的重要差异化要素。政策层面，近年来国家先后出台《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》等政策文件，明确提出培育智能原生新业态、推广人工智能应用、构建智能化基础设施的发展方向，明确到2027年重点领域新一代智能终端、智能化应用普及率超70%的发展目标。产业发展层面，随着人工智能在金融、政务、能源、制造、医疗等行业应用不断深入，企业处理的数据形态从传统结构化数据逐步扩展至文本、图像、音视频、向量、特征、模型等多种类型。但传统数据平台普遍缺少多模态数据统一管理、向量实时检索、特征统一调度等能力，“模型可用但高质量数据供给不足、智能化应用缺稳定数据支撑”成为产业推进AI规模化落地中较为突出的共性问题。H2：数据平台演进历程——从数据仓库到AI原生。数据平台的发展历经四个阶段，每个阶段的升级均围绕计算、供给、治理、消费四大维度协同推进：数据仓库时代：以结构化事务处理为核心，支撑业务台账、固定报表等基础场景。计算层面采用单机CPU架构，无GPU/NPU加速算力；供给层面仅管理结构化表单数据，形成结构化数据孤岛；治理层面以字段定义为主要内容，未建立统一业务语义；消费层面依靠SQL命令驱动查询，交互门槛较高。大数据平台时代：以Hadoop生态为代表，解决海量数据（TB到PB级）的存储和离线分析问题，支持BI报表、数据仓库等场景。计算层面升级为分布式CPU集群，但批处理与流处理相互隔离；供给层面可承载半结构化数据，但数据仓库与数据湖架构分离；治理层面转向业务指标管理，各系统指标口径不一；消费层面以拖拽式BI工具、可视化看板为载体，属于被动式消费。湖仓一体时代：打通数据湖与数据仓库的技术壁垒，兼顾海量多模态数据存储、离线与实时混合计算需求。计算层面开始并行部署CPU与GPU，但两类算力相互独立、缺乏统一调度；供给层面拓展了文本、图像等多模态数据存储能力，但非结构化数据未纳入核心资产体系；治理层面实现数据表、视图的统一管理，但未搭建业务语义体系；消费层面搭建起统一数据视图，但依旧依赖用户主动查询。AI原生数据平台时代：全面适配大模型训练推理、多智能体协同、智能决策等AI场景。计算层面整合CPU、GPU、NPU各类算力，实现异构资源统一调度与训推流程一体化；供给层面将数据、特征、向量、模型、Agent统一列为核心资产，搭建全模态资产供给体系；治理层面依托知识图谱、本体引擎构建标准化业务语义层，实现人机、多智能体认知协同；消费层面以自然语言交互、AI Agent为核心，实现数据从被动检索向主动服务转变。H2：AI原生数据平台的定义与技术架构。AI原生数据平台是以“人+AI”为核心用户，通过自然语言交互理解用户意图，将数据资产封装为可调用的业务技能，并围绕具体任务自动编排执行路径，最终实现从数据到结果闭环的智能基础设施。平台采用分层技术架构，纵向6层+横向2层：支撑层：提供CPU/GPU/NPU统一调度与弹性扩缩容，为上层所有组件提供稳定、弹性的运行支撑。存储接入层：以多模态资产同源存储为载体，提供湖仓一体、数据湖、向量数据库、特征仓库、模型仓库等多元存储形态，实现结构化、非结构化、向量数据及模型资产的统一存储与管理。计算处理层：统一计算引擎整合批流处理、实时计算、向量检索及大模型训练推理能力；多模态处理引擎实现语义解析、智能清洗、信息抽取与多模态融合加工。开发层：低代码工具集成NL指令、可视化拖拽能力；Agent编排框架整合任务规划、上下文装配、Prompt编排、DAG调度及A2A路由；自然语言交互入口支持NL2SQL、问答与对话式分析。服务层：数据查询API支持多协议查询，模型推理网关实现模型服务统一路由，知识检索API支撑检索生成与图谱查询，Agent Runtime保障任务安全执行与状态管理。应用层：覆盖BI/ChatBI、报表、Copilot、多模态检索、智能知识图谱、智能客服等场景，通过自然语言交互降低数据使用门槛。治理层：依托业务本体、术语规范搭建统一语义体系，形成标准化交互协议，统一全域认知口径；开展多模态数据资产全生命周期可信管理。安全运营体系：包含细粒度权限控制、智能诊断与Agent行为审计能力，保障平台数据安全、运行稳定与行为可追溯。H2：海外头部厂商的三类典型实践路径。Databricks：湖仓+AI Agent全栈建设路线。以“支撑AI Agent规模化、受管控落地”为核心目标，遵循“数据底座层—治理/语义层—Agent平台层—应用层”四层架构逻辑。数据底座层构建融合开放的统一数据基座，打破OLTP、OLAP、实时引擎、向量数据库分立的传统架构；治理/语义层构建静态和动态双轨的全域治理体系，覆盖静态数据资产与AI Agent动态运行时；Agent平台层搭建生产级Agent规模化运营体系，提供开发、部署、运行、运维全链路工程化支撑；应用层面向业务场景封装开箱即用的Agent应用，实现从数据到业务价值的闭环。Snowflake：云原生智能体轻量化建设路线。以“打造可信、轻量化的Agent Enterprise落地体系”为核心目标，遵循“基础底座层—洞察语义层—智能体运营层”三层递进架构。依托公有云基础设施部署，主打快速上线、按需付费、低运维门槛。基础底座层构建存算解耦的可信统一数据基座；洞察语义层将原始数据转化为Agent可信任消费的业务知识；智能体运营层搭建全托管智能体运营体系，支撑原生Agent与自定义Agent的规模化可控运行；业务触达层通过办公流原生嵌入实现价值闭环。Palantir：业务语义本体驱动的高安全场景建设路线。采用业务语义先行的逆向建设逻辑：第一步梳理业务实体搭建统一本体语义框架，再对接各类业务数据完成语义映射，同步叠加全链路精细化安全管控，最后集成模型、自动化流程支撑决策落地。优先适配保密、强监管垂直场景，实施采用分领域试点、循序渐进扩展的落地模式。H2：国内厂商的建设路径与实践。阿里云：以OpenLake+AgenticLake为核心，打造智能体驱动的数据库底座。存储层通过DLF统一目录，实现全域多模态一体化存储；计算层完成全引擎Agent化改造，支持多引擎平权计算与异构算力协同；交互层以DataAgent实现自然语言意图交互；处理层推动数据集成、分析全流程Agent化自适应处理。腾讯云：以DlaaS（数据智能即服务）为战略主张，全面重构数据平台架构。存储层以多模态智能数据湖TCLake为统一底座，实现“表-文件-向量-特征-模型”同源管理；计算层以TCRay为统一调度层，实现CPU/GPU异构协同与训推一体；语义层构建物理/业务/Agent协议三层语义体系；交互层以DataBuddy提供自然语言入口与四类原生Agent。华为云：以知识湖为核心，实现数据向知识的AI原生转化。语义层通过知识服务构建面向AI的统一认知标准；处理层以AutoETL与智能算子实现多模态数据自适应处理；治理层提供一站式智能数据治理；消费层通过知识问答、智能决策实现数据主动服务业务。火山引擎：以智能体为核心重构数据平台架构。存储层采用自研Lance格式实现多模态一体化存储；计算层完成引擎Agent化改造；处理层以DataAgent实现需求理解-任务规划-执行复盘全流程自主处理；安全层构建Agent内生安全体系。星环科技：打造全栈AI基础设施，支持11种数据模型统一管理，实现异构硬件统一调度与训推一体计算，构建人机协同智能自治治理，覆盖数据与模型全生命周期。H2：不同类型企业的差异化建设策略。央国企：分步迭代改造，搭建软硬件适配技术底座。采用旁路演进架构，保障核心业务连续性与资产利旧；坚持数据治理先行，夯实高质量语料底座与数据价值化基础；聚焦高容错场景试点，内置行业模型实现价值平稳破局；严格落实国产化环境，构筑本土自主生态与长期运营保障。优先选择具备全国化7×24小时服务网络、可提供运营陪跑与人才培训的厂商。中小企业：轻量化云上服务，低成本快速上线。采用轻量化SaaS订阅模式，构建按需付费的成本可控体系；拥抱零代码/NLP驱动的开箱即用平台，降低业务人员使用门槛；聚焦轻量化数据打通与一站式陪跑服务，破解孤岛难题与落地障碍。优先选择提供免费试用、明确ROI承诺的产品，实现1-2周快速上线业务场景。大型民企与互联网企业：全链路云化部署，托管运维与开放技术架构。拥抱全托管云原生服务，聚焦上层应用创新，逐步摒弃重资产的Hadoop自建自运维模式；构建API优先与低代码生态，加速智能体规模化落地；坚守开放表格式底线（Iceberg/Delta Lake/Hudi），防范底层技术架构锁定。依托平台极致性能底座，支撑PB级数据、亿级高并发与毫秒级响应。H2：未来3-5年展望。未来3-5年，AI原生数据平台将进入技术快速迭代、能力全面升级、应用全面普及的黄金期：技术层面：核心能力从“能用”向“好用”持续突破，统一语义技术逐步成熟并形成通用、行业和企业三级语义体系；智能体原生计算成为主流范式，数据与模型双向深度融合，“数据即模型、模型即数据”理念逐步落地；端边云协同架构广泛应用以满足低时延、高安全需求。应用层面：率先在数据分析、报表生成、智能问答等通用场景实现规模化落地；深度渗透金融、能源、制造等重点行业，支撑智能体在电网调度、生产优化、风险预警等核心业务环节发挥关键作用；成为开放Agent生态的核心载体。产业格局：平台市场从群雄逐鹿逐步走向清晰分化，围绕平台的生态竞争成为未来竞争的核心。拥有大模型技术、数据平台积累与行业解决方案能力的头部厂商将主导市场，形成综合型巨头和垂直专精厂商的稳定竞争格局。延伸阅读。以上为报告核心趋势分析，如需获取完整报告详细数据及全部技术架构，请访问下载页下载完整PDF报告。FAQ区块。Q1：什么是AI原生数据平台？AI原生数据平台是以“人+AI”为核心用户，通过自然语言交互理解用户意图，将数据资产封装为可调用的业务技能，并围绕具体任务自动编排执行路径，实现从数据到结果闭环的智能基础设施。Q2：数据平台向AI原生演进涉及哪四个维度的转变？计算维度（CPU主导→异构协同智能调度）、供给维度（结构化数据→全模态AI资产一体化供给）、治理维度（字段级治理→全域语义协同与内生安全治理）、消费维度（指令驱动查询→意图驱动主动服务）。Q3：海外头部厂商有哪些典型建设路径？Databricks（湖仓+AI Agent全栈建设）、Snowflake（云原生智能体轻量化建设）、Palantir（业务语义本体驱动的高安全场景建设）。Q4：国内厂商在AI原生数据平台领域有哪些布局？阿里云（OpenLake+AgenticLake）、腾讯云（DlaaS）、华为云（知识湖）、火山引擎（多模态数据湖）、星环科技（全栈AI Infra）。Q5：不同类型企业应如何选择建设策略？央国企采用旁路演进架构+国产化适配；中小企业选择轻量化SaaS订阅+零代码开箱即用；大型民企与互联网企业拥抱全托管云原生+开放表格式。Q6：AI原生数据平台的未来发展趋势是什么？未来3-5年进入黄金发展期：统一语义技术成熟、智能体原生计算成为主流、数据与模型深度融合、平台市场走向分化、生态竞争成为核心。数据来源说明。本报告基于CCSA TC601大数据技术标准推进委员会《AI原生数据平台研究报告（2026年6月）》，数据来源于报告及公开市场信息。