阅读提醒： 未来的商业竞争焦点早已超越了企业的规模和资金实力，而是落在了谁能更智慧、更精准地利用数据与人工智能。随着GPT、文心一言、通义千问、Kimi、智谱清言等大模型迅速迭代，以及这些大模型的规模化...

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未来的商业竞争焦点早已超越了企业的规模和资金实力，而是落在了谁能更智慧、更精准地利用数据与人工智能。随着GPT、文心一言、通义千问、Kimi、智谱清言等大模型迅速迭代，以及这些大模型的规模化商用，它们对数据资源的依赖以及对计算资源的极致需求，正在颠覆企业原有的数据管理逻辑。企业面临的挑战不仅是如何采集更多的数据，更在于如何高效地处理、存储、清洗，并及时转化为商业价值。

大模型的崛起并非只是技术突破，它推动了数据生态的革命性升级：

存储方式：从传统的数据仓库转向湖仓一体的多模数据管理。

数据处理：从批处理转型为实时流处理，以满足市场的瞬息万变。

数据应用：从单一分析报告到自动化智能决策的全面覆盖。

与此同时，从供应链管理、金融科技到个性化营销和自动化客服，数据与AI技术的深度融合正在迅速推动行业升级。对于企业而言，现在正是把握这场转型机遇的关键时刻——谁能快速拥抱这场变革，谁就能在未来市场上占据不可替代的位置。

在这样的背景下，数据猿将联合大量业界专家，对大模型将如何改变大数据这个命题进行系统深入的研究，撰写这本《大模型重构大数据产业生态白皮书（2024）》。

无论你是技术专家、业务高管，还是企业决策者，都能从本白皮书中找到灵感与可操作的解决方案。

白皮书亮点揭秘：你将获得哪些宝贵洞见？

在这本白皮书中，你将不仅全面掌握大数据与大模型融合的发展脉络，还能预见未来行业的颠覆性变革。我们通过深入的市场调研与技术分析，系统呈现了技术创新与实践应用的前沿洞见。这份报告将成为企业在智能化转型中的重要指南，引领企业在大模型爆发式增长的时代中抢占先机。

❶ 深入了解大数据的最新发展方向

大模型的规模化商用对传统的数据基础设施提出了全新的挑战——数据管理的基础逻辑已经发生了转变。企业不再仅仅依靠传统的数据仓库或数据湖，而是需要采用向量数据库、湖仓一体架构与实时数据流处理的组合，来支撑大模型对复杂、多模态数据的高频调用需求。通过本白皮书，你将深入了解这些技术演进的方向，并掌握如何顺应这一潮流优化数据基础设施。

大模型赋能的变革不仅限于算法，它推动了数据链条的每个环节重塑。数据采集需要与物联网设备和社交平台紧密衔接，实现动态数据流入；数据处理也从传统批量计算过渡到批流一体化处理框架，以实现实时性与高效性。在这一过程中，GPU和智算云的算力与数据资源的深度融合，成为大模型成功落地的关键——这正是未来产业的底层逻辑。掌握这些要素的企业，将更具适应性与竞争力。

新一代应用场景正在浮现。白皮书不仅会深入探讨大模型与大数据在当前的协同方式，还会前瞻性分析未来可能的“杀手级应用”：从智能客服与情感感知技术，到全链条自动驾驶解决方案；从对话式AI推动的业务决策，到RPA机器人自动化运营系统的全面升级。这些应用场景预示了商业智能化的下一个跃迁，也展示了企业如何通过数据与模型的结合实现业务转型。

❷ 独家案例分享：中外企业的智慧实践

除了技术趋势的洞察，本白皮书还将呈现来自全球与中国企业的最新实践与应用案例。通过深入调研与专家访谈，我们将会从多个维度挖掘数据驱动与智能化转型中的成功路径。

这些案例不仅涵盖企业在不同环节的实践，还展示了最新技术与商业模式的结合。通过这些案例，你将深入了解全球市场中的前沿技术应用与最佳实践，为自身企业的发展提供有力的参考。

最终，这本白皮书不仅是一次知识的分享，更是一份行动指南。我们帮助你抓住未来产业的机遇，理解技术趋势背后的逻辑，并借鉴领先企业的成功经验。