對標Palantir，這家數據智能廠商在AI時代迎來新的發展機遇｜愛分析調研

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2025/08/27

AI大模型給數據智能廠商帶來新一輪發展機遇。海外市場，數據智能廠商正進入新一輪高速發展階段。2025年初，Databricks完成新一輪100億美金孖展，估值達到620億美金。Palantir的股價經歷一輪輪上漲，市值突破3000億美金，成為美股前十大科技公司。01海外數據智能廠商不同發展之路：Databricks vs PalantirDatabricks和Palantir這兩家廠商在十年前就...

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訓練和計算工作負載的強大平台，涵蓋從數據準備到模型開發、部署和監控的各個環節。Databricks目前已經覆蓋超過60%的財富500強企業，在流媒體、金融、製造、航空等領域都有AI應用。Palantir則聚焦於AI推理場景，基於專有本體論能力優勢，使得企業能夠將複雜的現實世界資產與數字資產進行映射，可視化複雜數據集，並將其與實際業務流程相結合。通過AI平台AIP能夠從組織內部彙集數據，並利用大型語言模型（LLMs）和這些本體論來解決特定的業務問題。除了美國政府和國防部門，Palantir在商業領域業務拓展很快，2025年第一季度商業領域營收增長71%。Databricks 和 Palantir 在核心商業模式和技術路線上存在顯著差異。Databricks 擅長數據倉庫/湖和模型訓練等計算任務，而 Palantir 則專注於數據本體論和 AI 推理的上下文模擬，尤其是在處理複雜私有數據集方面。Databricks 通常服務於更廣泛的商業市場，主要提供平台級產品，由企業客户和合作伙伴來解決業務問題。而Palantir 則側重於政府和大型複雜企業的挑戰，通過端到端的平台工具和交付服務能力，幫助大型企業解決高價值場景問題。Databricks 和 Palantir 各自憑藉其獨特的技術路徑和市場定位在全球數據智能領域取得了顯著成就。回到中國市場，有一家廠商基於二十年數據技術沉澱，正沿着Palantir的產品研發和商業化路徑，幫助中國大型企業挖掘私域數據價值。02愛數緣何選擇Palantir這條道路愛分析認為，中國市場面向AI推理場景的市場機會是要大於AI訓練場景。受限於芯片供應、人才儲備等因素，目前國內做AI訓練的主要以大型互聯網公司為代表的基礎廠商和金融、運營等行業頭部企業為主。這兩類企業雖然IT預算充足，但數據平台及相關組件多數以自研為主。因此，Databricks這條路徑在中國市場發展相對受限。大部分中國企業更加關注於AI應用，也就是AI推理場景。2025年初DeepSeek爆火，讓所有中國企業都認識到AI大模型的能力和潛在價值，加速AI推理場景在企業業務場景的滲透速度。以Palantir為代表的，面向AI推理場景的數據智能市場是中國更有發展前景的方向。成立於2006年的愛數，定位是智能數據基礎設施廠商，核心是數據超可用和數據智能兩條業務線，其中數據智能是當前發展勢頭最猛的業務線。愛數選擇Palantir這條發展道路主要是基於中國市場現狀和愛數自身優勢兩方面因素。2025年，所有中大型企業都在積極擁抱AI技術，AI大模型在企業應用場景落地加速。但大模型在企業場景落地必須要結合企業自身的私域數據，才能解決大模型本身幻覺問題，保證應用落地效果。在實際落地時，大量中國企業發現私域數據存在數據孤島、數據平台碎片化、數據質量低、集成難等問題，嚴重限制了AI大模型在應用場景的落地進展和實際效果。這些難點恰恰是愛數這家廠商擅長解決的，能夠凸顯出產品服務的獨特優勢。首先，愛數的數據平台產品聚焦於企業私域數據價值挖掘。愛數的全域數據平台能力，能夠有效解決數據孤島問題，幫助大型企業挖掘私域數據（包括結構化和非結構化數據）的價值。其次，愛數的數據平台是非侵入式架構。愛數的數據平台能夠與客户現有數據架構無縫融合，而無需顛覆性改造，解決了平台綁定和高昂的集成成本。第三，愛數具備業務知識網絡抽象能力。基於過往搭建知識圖譜的經驗，愛數擅長將客户的多模態數據抽象為一個「全域數據的業務知識網絡」 ，幫助大型企業構建可信、準確和上下文相關的AI 應用。在愛分析看來，企業AI應用落地依然是以數據為核心。AI大模型作為新的生產力工具具備遠超過往機器學習等小模型的能力，但面向企業業務場景，搭建滿足企業用户需求的AI應用，其實現方式沒有發生根本性變化，還是「數據平台+AI模型+業務知識」為核心。這意味着過往數據智能廠商在技術產品上的積累還持續發揮作用。愛數過往在數據平台上的技術積累和產品積累在AI時代依然是企業核心競爭力。03定位「Data+AI」，打造決策智能平台解決AI應用「最後一公里」落地問題2025年，愛數將「Data+AI」定位成公司「智能數據基礎設施「戰略的核心，全面擁抱AI原生理念，將AI定位成與數據同等重要的核心基礎能力主要是以下兩點原因。第一，每個組織都將成為「Data+AI」組織。愛數認為，組織只有充分利用自身更多的私域數據，賦能大模型，實現可信的AI，才能將生成式AI技術在知識傳承、輔助決策等領域取得最佳投資回報率。第二，AI將重塑軟件實現範式。AI將從根本上顛覆傳統軟件的實現範式，未來軟件將不再僅僅提供服務，而是直接交付智能化的「結果」。這種轉變要求產品設計從一開始就以AI為中心，將數據、知識、大模型和智能體深度融合。基於以上兩點判斷，愛數在2025年推出決策智能平台這一產品。決策智能平台旨在成為 AI與業務之間的橋樑。其最終目標是實現「AI 即結果」，通過有效利用組織的私域數據來提供智能化的產出。平台是端到端具備完整功能架構，涵蓋了模型層、多模態數據、本體引擎、智能體工廠、超級助手等功能，支持多源數據接入、管理多模態數據湖的能力、全局業務知識表達能力、配置和部署智能體，重點服務於經營分析、決策優化、事件感知、風險管理等企業決策場景。04統一架構、全域數據能力、智能體交付能力是愛數核心優勢2025年，「Data+AI」是AI領域重點市場，眾多廠商推出了自己的Data Agent產品。除了決策智能平台本身，基於過往二十年數據領域沉澱和實踐，愛數在三個層面已經建立一定競爭優勢。第一，「Data+AI+Security」統一架構。不同於某些廠商只是簡單接入AI大模型能力，將AI大模型與現有知識圖譜產品做集成，愛數選擇構建一套「Data+AI+Security」統一架構平台。之前愛數在數據保護和數據智能兩個方向產品本身就是一套平台架構，現在是將AI智能體能力融入到這套架構。統一架構增強了AI應用的可信度和合規性，其信息安全編織架構（ISF），為AI應用提供了端到端的安全保障。通過精細化的身份管理與訪問控制、數據分類分級、脱敏、防泄漏以及全面的審計與監測能力，愛數構建了一個「可信AI」的基礎，有效解決了AI結果可信度低的問題，降低了AI落地過程中的風險。同時，統一架構提升數據資產利用效率。通過整合多模態數據湖、AI能力和數據流通機制，將數據從採集、匯聚、加工到AI賦能和最終的價值流通，形成一個無縫的閉環。這種一體化的能力顯著提升了數據資產的使用效能和安全性，從全局視角分析運營效率並進行優化。第二，全域數據能力。從2019年推出數據智能產品至今，愛數在數據基礎設施產品上打磨和沉澱了6年，具備全域數據能力，已形成多個核心產品體系，覆蓋底層數據保護到上層決策應用。包括基於副本數據湖的統一數據管理系統AnyBackup Family、基於內容數據湖和知識助手的智能內容管理系統AnyShare Family、基於Data Fabric架構的智能數據運營系統AnyFabric Family、基於機器數據湖和AI助手的可觀測性平台AnyRobot Eyes、基於多模態數據湖和超級助手的決策智能平台DIP等。AI時代，企業對於數據管理需求不再停留在數據倉庫中的結構化數據，而是希望將大量非結構化數據和機器數據統一管理起來。因為大量高價值知識都保存在文檔、視頻等非結構化數據中，能夠顯著提升大模型召回效果。全域數據能力能夠簡化企業用户複雜IT和數據管理工作，使得所有數據組件能夠無縫協同工作，減少了兼容性問題和運維負擔。同時，全棧數據產品能夠顯著提升企業用户搭建AI應用的效率。企業可以在一個集成平台上快速構建和部署各類數據驅動的AI應用，無需在不同技術棧之間進行繁瑣的切換和適配。第三，基於本體引擎構建業務知識網絡，面向大型企業的智能體交付能力。基於本體引擎的業務知識網絡是愛數構建智能體應用的核心部分。為AI構建全局業務知識網絡，能夠增強智能體的準確性和場景適應性。業務知識網絡的應用在於賦能 Data Agent，使其能夠應用在金融、教育、企業、政府等各類行業並在知識問答、智能問數、智能運維等場景中發揮價值。同時，還支持行業引擎、行業知識網絡和行業決策模型，將行業過往專家經驗集成到智能體中。除了業務知識網絡產品本身，交付能力同樣是愛數的核心優勢。愛數有一套沉澱了五年時間TPA交付方法論，從需求理解、藍圖設計、技術架構、系統交互等一整套方法論。面向大型企業，項目交付能力同樣重要，特別是在早期企業自身不具備AI落地能力時，幫助企業快速構建智能體應用，滿足企業個性化需求至關重要。05AI大模型加速數據要素市場發展整個數據要素產業分成數據資源型、數據運營型和數據技術型等三類企業，愛數是屬於數據技術型企業。「供給過剩、需求不足」一直是數據要素市場發展面臨的核心挑戰。AI大模型時代，企業私域數據價值正在被AI大模型技術放大，企業數據資產不再僅僅停留在數據報表或分析看板，而是有機會通過AI技術轉化成高價值的數據應用和可量化的業務成果。AI大模型一方面豐富了數據應用場景，另一方面增強了各類數據資源的商業價值。考慮到企業私域數據的敏感性，通過數據可信空間等方式實現數據要素流通變得越來越重要。這意味着AI大模型技術的發展正在重塑數據產業的價值鏈，將重心從單純的數據存儲、治理和分析，轉向以「AI即結果」為核心的智能應用。目前，愛數投資的北方大數據交易中心，正基於產業數據鏈和決策智能平台開發數據創新產品，已經在綠色雙碳和海洋時空領域有落地成果。其中綠色雙碳領域，基於生態環境部的全量數據為核心底座，提供面向金融客户的貸前審查、貸中監控、貸後監管等數據產品。當AI大模型打開數據要素市場的發展空間後，技術成為限制市場發展的核心挑戰和瓶頸。愛數這類數據技術型企業變得越來越重要，憑藉其全棧數據平台產品能力和智能體應用落地經驗，結合各場景產業數據鏈資源，開發各類數據創新產品，會在數據要素市場佔據一席之地。注：點擊左下角「閲讀原文」，前往愛分析官網了解更多內容。","kind":"news","is_publish_news":true,"is_publish_highlight":false,"is_publish_live":false,"is_publish_wemedia":null,"editions":null,"column":"","sentiment":"0","news_tag":"","news_rank":0,"symbols":[],"gpt_button":0,"need_auth":false,"code":"91000000","status":"200"}}}

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