中國的數智基建已經超越了傳統的分析用途，成為了支持包括高級分析、人工智能（AI）、決策智能和國家社會倡議下的外部數據交換在內的廣泛用例的關鍵組成部分。同時，中國的數智基建市場正迅速發展，以滿足企業機構對數據的AI就緒度要求。

Gartner預測，到2028年，80%的生成式AI業務應用將在企業現有的數據管理平臺上開發，使部署的復雜度和交付時間均減少50%；同時，95%供應商所聲稱的代理型數據管理解決方案將遭遇失敗，在中國市場上被淘汰。

中國的數智基建提供了數據庫管理系統（DBMS）、數據集成、數據治理和數據虛擬化等在內的技術，作為可復用的數據、分析和AI應用基礎。中國的數智基建供應商作為數據、分析和AI生態系統的一部分，并非獨立完成所有工作，而是與D&A生態系統其他領域的伙伴進行戰略合作，以提供端到端能力。

中國的D&A領導者應積極改變與供應商的互動戰略，響應當前瞬息萬變的AI和分析需求。

生成式AI和代理型AI的業務集成骨干

數智基建供應商在提供高級數據管理技術和推動生成式AI和代理型AI用例的早期應用方面，發揮著至關重要的作用。隨著生成式AI相關數據管理技術（如檢索增強生成[RGA]、基于圖的RAG、非結構化數據處理和用戶上下文記憶體等）的迅速發展，企業機構的首要任務是確保內部數據始終可用于最新的AI模型。

由于許多企業因資源和技術限制而無法部署這些尖端技術，數智基建供應商正以一體化服務提供商的身份介入，以填補這一缺口。這些供應商提供的服務包括：

●   數據預處理

●   多模態數據存儲

●   RAG

●   應用開發

在未來三年內，與生成式AI相關的數據管理技術——包括RAG、知識庫、模型編排平臺和非結構化數據管理——將發展成為中國數智基建平臺的標準化功能。

堅持關鍵任務運營自主可控

中國以應用為驅動力的AI創新原則推動了AI和分析領域取得顯著進展，使新技術在標準業務運營中得到廣泛應用。這些技術的主要應用包括支付交易的欺詐檢測、電匯中的反洗錢、智能工廠的預測性維護、在線營銷的自動推薦，以及智慧城市交通違規的自動識別。

因此，支持這些應用的數智基建，其定位從“錦上添花”轉變成為IT版圖中必不可少的組成部分。當前，數智基建服務等級協議（如可用性和災難恢復）的優先級與企業資源規劃（ERP）和核心銀行業務等基礎IT系統的優先級幾乎相同。

將數智基建列為關鍵任務型設施提高了對其自主可控水平的要求，特別是在當今難以預測的地緣政治氣候背景下。為此，數智基建供應商正在實施多項戰略，以實現靈活的部署環境，減少數據主權監管受地緣政治不確定性的影響；同時增強對開源技術的影響力，許多供應商表示，即使開源社區在極端地緣政治情況下閉源，自己也有能力繼續獨立支持和開發這些技術。