IDC MarketScape：騰訊云位居國(guó)內(nèi)生成式AI數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施“領(lǐng)導(dǎo)者”象限

近日，國(guó)際權(quán)威研究機(jī)構(gòu) IDC 發(fā)布《IDC MarketScape：中國(guó)面向生成式 AI 的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施廠商評(píng)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(shì)，成功進(jìn)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(jìn)入快速發(fā)展階段，超過(guò)三成企業(yè)將其用于數(shù)據(jù)采集、處理和分析的自動(dòng)化，但跨部門(mén)協(xié)作不足仍造成資源浪費(fèi)。與此同時(shí)，數(shù)據(jù)與 AI 團(tuán)隊(duì)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(lái)廠商競(jìng)爭(zhēng)的核心分水嶺，將在于能否實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)與 AI 的深度融合。作為報(bào)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(tái) 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(yùn)營(yíng)效率。

進(jìn)一步來(lái)看，騰訊云統(tǒng)一元數(shù)據(jù)管理平臺(tái) 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(shí)實(shí)現(xiàn)跨引擎融合計(jì)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(tái) 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(tái)不僅能同時(shí)管理 BI 報(bào)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(chǔ)與調(diào)用，相較傳統(tǒng)模式，數(shù)據(jù)管理效率提升超過(guò) 200%。

通過(guò) TDBS 中 Spark 與 Flink 引擎的融合計(jì)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(yǔ)言交互式洞察，整體分析鏈路成本降低超過(guò) 50%。

同時(shí)，TBDS 借助 AI 能力實(shí)現(xiàn)資源智能調(diào)度，在業(yè)務(wù)高峰期自動(dòng)擴(kuò)展 GPU 節(jié)點(diǎn)池，低谷期釋放閑置資源，幫助客戶兼顧性能與成本。在運(yùn)維層面，平臺(tái)結(jié)合知識(shí)庫(kù)與系統(tǒng)指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)部分故障的自動(dòng)修復(fù)及全鏈路預(yù)警追溯，綜合運(yùn)維成本降低超過(guò) 120%，為大規(guī)模 AI 應(yīng)用的穩(wěn)定落地提供堅(jiān)實(shí)保障。

IDC 在報(bào)告中強(qiáng)調(diào)，未來(lái)技術(shù)供應(yīng)商需要加速 Data+AI 融合平臺(tái)落地，提升計(jì)算引擎性能并加強(qiáng)垂直行業(yè)適配。騰訊云憑借持續(xù)的技術(shù)創(chuàng)新與開(kāi)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。