近日，國際權(quán)威研究機構(gòu) IDC 發(fā)布《IDC MarketScape：中國面向生成式 AI 的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施廠商評估，2025》。騰訊云憑借在產(chǎn)品能力與戰(zhàn)略布局上的突出優(yōu)勢，成功進入“領(lǐng)導(dǎo)者”象限。

隨著生成式 AI 的廣泛應(yīng)用，數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施正在經(jīng)歷深刻重塑。IDC 指出，Agentic AI 已進入快速發(fā)展階段，超過三成企業(yè)將其用于數(shù)據(jù)采集、處理和分析的自動化，但跨部門協(xié)作不足仍造成資源浪費。與此同時，數(shù)據(jù)與 AI 團隊的割裂也導(dǎo)致重復(fù)建設(shè)和數(shù)據(jù)孤島，三分之一企業(yè)因此面臨高昂的管理成本。

在這一背景下，未來廠商競爭的核心分水嶺，將在于能否實現(xiàn)數(shù)據(jù)與 AI 的深度融合。作為報告中的領(lǐng)導(dǎo)者，騰訊云已在“Data+AI”一體化方向完成系統(tǒng)布局。一站式數(shù)據(jù)智能平臺 WeData 基于 DataOps 與 AIOps 雙引擎，覆蓋數(shù)據(jù)接入、治理、建模、訓(xùn)練到推理的全生命周期，幫助企業(yè)降低構(gòu)建成本并提升資產(chǎn)運營效率。

進一步來看，騰訊云統(tǒng)一元數(shù)據(jù)管理平臺 TC-Catalog 打通大數(shù)據(jù)與 AI 引擎，支持結(jié)構(gòu)化、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)及 AI 模型的統(tǒng)一管理和權(quán)限管控，同時實現(xiàn)跨引擎融合計算，從而加速企業(yè) Data+AI 應(yīng)用落地。

在此基礎(chǔ)上，騰訊云大數(shù)據(jù)平臺 TBDS 構(gòu)建了統(tǒng)一的數(shù)據(jù)智能底座，以 Lakehouse 架構(gòu)支撐多模態(tài)數(shù)據(jù)的融合與分析。平臺不僅能同時管理 BI 報表、日志、圖像等不同類型數(shù)據(jù)，還能高效完成向量化存儲與調(diào)用，相較傳統(tǒng)模式，數(shù)據(jù)管理效率提升超過 200%。

通過 TDBS 中 Spark 與 Flink 引擎的融合計算，企業(yè)能夠以 SQL 直接完成復(fù)雜混合分析，并支持自然語言交互式洞察，整體分析鏈路成本降低超過 50%。

同時，TBDS 借助 AI 能力實現(xiàn)資源智能調(diào)度，在業(yè)務(wù)高峰期自動擴展 GPU 節(jié)點池，低谷期釋放閑置資源，幫助客戶兼顧性能與成本。在運維層面，平臺結(jié)合知識庫與系統(tǒng)指標(biāo)，實現(xiàn)部分故障的自動修復(fù)及全鏈路預(yù)警追溯，綜合運維成本降低超過 120%，為大規(guī)模 AI 應(yīng)用的穩(wěn)定落地提供堅實保障。

IDC 在報告中強調(diào)，未來技術(shù)供應(yīng)商需要加速 Data+AI 融合平臺落地，提升計算引擎性能并加強垂直行業(yè)適配。騰訊云憑借持續(xù)的技術(shù)創(chuàng)新與開放生態(tài)建設(shè)，不僅為企業(yè)提供高效的數(shù)據(jù)底座，也為生成式 AI 應(yīng)用的普及和深化提供了有力支撐。