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本报告由大数据技术标准推进委员会发布，聚焦大模型与智能体规模化落地背景下，数据平台代际转型趋势，厘清AI原生数据平台完整体系与落地路径。
传统数据平台以服务人工分析、离线报表为核心，已无法适配Agent自主运行需求，行业正全面转向AI原生架构。其演进围绕计算、供给、治理、消费四大维度完成系统性重构：算力从单一CPU升级为CPU/GPU/NPU异构池化调度，实现训推一体；资产管理从结构化数据拓展至数据、向量、模型、智能体全模态资产；治理从字段标准化升级为全域业务语义统一，配套内生安全防护；数据消费从人工查询转变为自然语言意图驱动，人机与AI智能体双主体协同使用。
报告给出六层技术底座架构，底层为云原生算力支撑，向上依次是多模态存储、统一计算、AI协同开发、标准化服务、智能业务应用，配套独立治理与安全运营体系，实现数据到业务执行的全链路闭环。
全球厂商形成差异化落地路线：海外Databricks走湖仓全栈建设路线，Snowflake主打云原生轻量化部署，Palantir以业务语义本体为核心适配高安全场景；国内阿里云、腾讯云、华为云等厂商立足国产化适配，打造数智一体化、知识驱动、多模态融合等本土化方案，共性均为先搭建统一数据底座，内嵌治理安全，分层分步落地。
针对不同企业，报告给出差异化转型方案：央国企采用旁路迭代改造，优先国产化适配、高容错场景试点；中小企业选用云上SaaS轻量化订阅，低成本快速落地；大型民企与互联网企业推行全托管云化架构，依托开源开放格式规避厂商锁定。
资源名称：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)》47页
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