一直关注科技行业发展趋势的人，想必对“大数据” 概念并不陌生。其核心理念是：企业整合所有可获取的数据源，从传统办公文档、电子邮件，到业务流程数据、销售成果、客户数据库、视频及聊天记录等，通过数据分析挖掘背后的商业价值与潜在机遇，为业务决策提供数据支撑，进而强化组织核心竞争力。

从理论层面看，这一概念具备合理性，也曾承载着人们的高度期待。但在实际落地过程中，这一设想却遭遇了诸多始料未及的挑战。

从“看不懂的数据”到“人人可用的洞察

数据存储设备的部署位置同样关键。出于成本与安全考量，大多数企业倾向于将海量数据存储在自有防火墙内，而非完全依赖云端。尤其是访问频率较低的数据源，在新的模型训练与定制化工具支持下，如今也能更轻松地融入AI模型。

随着越来越多企业着手打造自有AI模型，重建内部AI基础架构的浪潮正在兴起，用于支撑这些模型的训练、定制与部署。戴尔、慧与、联想、思科等企业均观察到企业级GPU服务器需求大幅增长，英伟达也持续强调“企业级AI工厂”的崛起趋势。企业正在重新聚焦自有数据中心建设，配置完备的计算、网络与存储资源。因为这不仅意味着更安全、更可控的AI训练环境，也意味着：数据价值回归企业自身，AI与业务真正融合。

十年前，“大数据”是一种理想。
今天，生成式AI让它成为现实。

我们终于能做到——
让数据真正被理解、被利用、被创造。

尽管并非每次分析都能带来惊喜，
但生成式AI正在实现最重要的一点：
让数据洞察的力量，惠及每一个人。