火山引擎发布的《2025年AI时代企业数据基建升级路线图》指出，数据基建正成为企业驾驭人工智能的核心战略投资。传统“数据存储管理”模式需向“赋能模型创新”全面转型，通过“算力 - 引擎 - 平台”三阶渐进式升级，构建支撑智能体与AI原生应用的智能底座。
五大核心升级原则
报告提出AI时代数据基建的“北极星”原则：模型本位、安全内生、极致效能、闭环进化、生态兼容。
- 模型本位：以Token为核心价值单位，重构数据流转逻辑。
- 安全内生：通过自研防火墙等技术保障数据合规与模型可靠。
- 极致效能：依托异构算力优化实现性价比最优。
- 闭环进化：构建“数据 - 模型 - 数据”的自动化反馈循环。
- 生态兼容：兼顾传统大数据生态与新型AI框架，降低迁移成本。
三阶升级路径
第一阶段：算力异构化重构
采用“双轨并行”策略：强化CPU在传统大数据处理中的生态优势，保障存量业务稳定；引入CPU+GPU异构分布式框架，破解AI计算密集型任务瓶颈，构建弹性算力池，支撑高性能计算与高吞吐数据处理。
第二阶段：多模态数据原生处理能力构建
实现从“逻辑规则驱动”到“模型语义驱动”的转变，将预训练模型作为核心处理引擎，替代复杂正则规则，显著提升非结构化数据（如文本、音视频）的解析效率与准确度。
第三阶段：平台化治理与架构融合
建立企业级非结构化数据管理体系，弥合结构化与非结构化数据平台割裂问题。通过AI资产全生命周期管理与安全机制，支撑海量模型数据的高效存储与智能检索。
三大核心能力升级
算力层面
依托字节跳动业务并池优势，提供丰富GPU机型、高速互联带宽与全栈推理优化，在同等配置下实现更高性价比与稳定性。
引擎层面
打造“模型即引擎”架构，原生支持文本、音视频等多模态数据处理，适配AIGC实时生成、智能体意图识别等创新场景。
平台层面
打通数据全链路价值循环，构建AI“数据飞轮”，驱动模型与业务协同迭代，支撑智能驾驶Corner Case挖掘、传媒内容智能二创等复杂应用。
行业落地成效
报告通过游戏、智能驾驶、传媒等行业实践验证，升级后的数据基建可实现：
- 实时交互响应
- 极端场景应对
- 多模态内容高效利用
火山引擎基于字节内部50+业务场景打磨，日均处理数万亿Tokens训练量，其解决方案已在30+行业落地。豆包大模型在中文处理、推理、代码等权威测评中表现领先。
总结
AI时代的企业数据基建升级是一项涵盖算力、引擎、平台与治理的系统性工程。通过三阶路径逐步推进，企业可实现从“拥有数据”到“驾驭智能”的跨越，充分释放数据与模型的协同价值，为AI原生应用与智能体发展筑牢基础，成为数字化转型的核心竞争力。
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