编者按：近年来，随着金融、制造、政务、交通、医疗等行业数字化转型深入，大量智慧应用涌现，使得构建强大的数据分析技术栈成为必须，也让“湖仓一体”成为热门词汇。但面对市场中各色各样的湖仓技术，众多行业用户既分辨不清，又无从选择。本文梳理了当前市场中主流数据分析技术栈的优劣，并对“湖仓一体”架构演进趋势进行了深度分析，值得广大用户一读。随着信息时代的兴起，数据已成为推动业务决策和创新的核心要素；结构化、半结...
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“模型诚可贵，算力价格高。”--百模大战的硝烟尚未散去，算力紧缺的呼声似犹在耳。如今，哪怕强如OpenAI也会处于算力紧缺的状态。这也衍生出产业界共同的挑战：即当算力资源愈发宝贵时，如何在同等算力当量的情况下，更高效地训练模型，进而获得更好的模型精度和更好的智能涌现效果。目前看，在“预训练+微调”成为大模型发展新范式的趋势下，数据层面的创新正变得愈发关键。事实上，OpenAI CEO Sam Altman去年就强调，增加大模型的参...
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AIGC重塑基础设施，高密数据中心为何众望所归？
凯文·凯利在《必然》中认为，科技在本质上有所偏好，使得它朝往某种特定方向。毫无疑问，进入到数字经济时代，人工智能技术飞速发展与加速应用之际，这个特定方向逐渐明朗：即算力科技，算力已经成为新一轮科技和产业革命的核心生产力，发展先进的数据中心基础设施是数字经济时代的必然。今年初，AIGC以迅雷不及掩耳之势席卷全球，就犹如一副催化剂，进一步推动数据中心基础设施加速走向变革。提供数据中心解决方案的企业，不可避...
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K.K在《未来十二大趋势》中认为，我们正处于一个数据流动的时代。商业乃数据之商业。归根结底，你在处理的都是数据。的确，当数据成为新的核心生产要素之际，数据分析就犹如最重要的生产工具之一，决定着企业在数字化时代生产力水平。近年来,无论国外的Snowflake、Databricks，还是国内StarRocks、PingCAP，大批数据分析型公司涌现，都旨在满足越来越多的数据分析需求，帮助各种企业充分释放数据生产力。这其中，StarRocks就是数据...
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大模型如何为我所用？这是当下B端众多企业都在深入思考的一个问题。今年以来，大模型在办公、对话、搜索等领域所展现出的强大能力，让越来越多B端企业意识到大模型对于业务的巨大价值。因此，领域认知智能迅速成为B端企业关注的焦点，甚至各个大厂纷纷为之推出各种垂直领域的大模型。但大模型本身尚处于发展的早期阶段，在垂直行业的落地依然面临不小挑战，首当其冲的就是领域数据与大模型如何有效融合、训练等挑战。“领域认知智能...
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著名科技作家凯文·凯利在《5000天后的世界》中预测：在不久的将来，现实世界中每个真实存在的地方和事物，都会在镜像世界中拥有其“数字孪生体”：一个和实物同等大小的虚拟物。K.K将镜像世界/数字孪生视为未来二十年最为重要的变革：数字孪生以大数据、人工智能、元宇宙、区块链等多种技术为基础，推动物理世界与数字世界的融合，从而构建出一个新兴且影响巨大的平台。如今，数字孪生早已从二十年前在军工、航空实验室里小范围的研...
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云原生正在重新定义大数据平台？目前看的确如此。从2021年Apache Spark和Confluent Kafka宣布支持Kubernetes，到腾讯云等云服务商积极推出多款云原生大数据产品，产业界近年来都在积极探索：如何利用高速发展的云原生技术去解决传统大数据平台的诸多问题，从而进一步降低大数据技术、产品和服务的使用门槛，帮助用户更好地释放数据价值。如今，云原生大数据平台成为大势所趋。作为国内最早布局云原生大数据领域的厂商，腾讯云在201...
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2019年，图灵奖获得者John Hennessy和David Patterson在ACM刊登署名文章《计算机体系结构的新黄金时代》中认为：计算体系架构又将迎来创新的黄金十年，新的架构创新会带来更低成本，以及更优的性能、安全性和能耗。的确，在摩尔定律（Moore’s Law）和登纳德缩放（Dennard Scaling）定律逐渐放缓甚至走向失效之际，现有计算机体系架构的弱缺点日趋凸显。尤其是2016年以来，深度学习、机器学习、大模型等获得突飞猛进的进步，GPU、NP...
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6月底，全球数据分析领域彻底炸锅了。两大数据分析企业Databricks和Snowflake纷纷将目光瞄准了AI大模型。要知道，这两位对手平时没少对台戏，为性能、产品和技术经常开撕。但在今年的自家大会上，两家企业却出奇的一致，不约而同将主题定位为：Data+AI，并且宣布巨资加码AI大模型！先是Databricks宣布以13亿美元收购AI大模型初创公司MosaicML，成为今年以来生成式AI领域内公布的最大一笔收购案。后是Snowflake宣布与NVIDIA合作，共...
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有人曾言，数据决定人工智能发展的天花板。深以为然。随着ChatGPT等AIGC应用所展现出的强大能力，人们意识到通用人工智能的奇点正在来临，越来越多的企业开始涌入这条赛道。在AIGC浪潮席卷全球之际，数据的重要性也愈发被业界所认同。之所以会如此，有两个关键原因：其一，高质量数据是AIGC 应用的核心，决定着算法的性能、泛化能力和应用效果；其二，与数据相关的“存、管、用、传”逐渐成为AIGC发展的瓶颈，亟待高水平的基础设施来...
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