Gartner：数智基建推动自主可控人工智能革命的两大举措

中国的数智基建已经超越了传统的分析用途，成为了支持包括高级分析、人工智能（AI）、决策智能和国家社会倡议下的外部数据交换在内的广泛用例的关键组成部分。同时，中国的数智基建市场正迅速发展，以满足企业机构对数据的AI就绪度要求。

Gartner预测，到2028年，80%的生成式AI业务应用将在企业现有的数据管理平台上开发，使部署的复杂度和交付时间均减少50%；同时，95%供应商所声称的代理型数据管理解决方案将遭遇失败，在中国市场上被淘汰。

中国的数智基建提供了数据库管理系统（DBMS）、数据集成、数据治理和数据虚拟化等在内的技术，作为可复用的数据、分析和AI应用基础。中国的数智基建供应商作为数据、分析和AI生态系统的一部分，并非独立完成所有工作，而是与D&A生态系统其他领域的伙伴进行战略合作，以提供端到端能力。

中国的D&A领导者应积极改变与供应商的互动战略，响应当前瞬息万变的AI和分析需求。

生成式AI和代理型AI的业务集成骨干

数智基建供应商在提供高级数据管理技术和推动生成式AI和代理型AI用例的早期应用方面，发挥着至关重要的作用。随着生成式AI相关数据管理技术（如检索增强生成[RGA]、基于图的RAG、非结构化数据处理和用户上下文记忆体等）的迅速发展，企业机构的首要任务是确保内部数据始终可用于最新的AI模型。

由于许多企业因资源和技术限制而无法部署这些尖端技术，数智基建供应商正以一体化服务提供商的身份介入，以填补这一缺口。这些供应商提供的服务包括：

• 数据预处理
• 多模态数据存储
• RAG
• 应用开发

在未来三年内，与生成式AI相关的数据管理技术——包括RAG、知识库、模型编排平台和非结构化数据管理——将发展成为中国数智基建平台的标准化功能。

坚持关键任务运营自主可控

中国以应用为驱动力的AI创新原则推动了AI和分析领域取得显著进展，使新技术在标准业务运营中得到广泛应用。这些技术的主要应用包括支付交易的欺诈检测、电汇中的反洗钱、智能工厂的预测性维护、在线营销的自动推荐，以及智慧城市交通违规的自动识别。

因此，支持这些应用的数智基建，其定位从“锦上添花”转变成为IT版图中必不可少的组成部分。当前，数智基建服务等级协议（如可用性和灾难恢复）的优先级与企业资源规划（ERP）和核心银行业务等基础IT系统的优先级几乎相同。

将数智基建列为关键任务型设施提高了对其自主可控水平的要求，特别是在当今难以预测的地缘政治气候背景下。为此，数智基建供应商正在实施多项战略，以实现灵活的部署环境，减少数据主权监管受地缘政治不确定性的影响；同时增强对开源技术的影响力，许多供应商表示，即使开源社区在极端地缘政治情况下闭源，自己也有能力继续独立支持和开发这些技术。