當前，隨著企業AI轉型的深入，Data for AI已成為關鍵剛需。據IDC預測，據IDC預測，到2029年非結構化數據在企業數據中占比將超過80%，且仍將高速增長。如何從海量的文本、圖像、音視頻等多模態數據中高效挖掘價值，已成為企業智能化轉型的核心挑戰。

近日，火山引擎與NVIDIA在聯合舉辦的“2025火山引擎Data+AI行業領航者智創沙龍”在廣西成功召開。會上，火山引擎深入剖析了AI時代的數據處理挑戰，并展示了以Data Agent和多模態數據湖為核心的“Data+AI”解決方案，旨在為企業智能化轉型提供全新動力。

Data Agent：告別價值陷阱，尋找AI落地務實路徑

企業在AI投入翻倍的同時，往往面臨業務價值難以衡量的困境。火山引擎Data Agent項目負責人海書山指出，企業易陷入“追求100%準確”、“迷信大模型全知全能”和“技術Demo=業務價值”三大“隱形陷阱”。

他強調，Data Agent的務實路徑是“80%準確+快速迭代”，并推動企業數據應用從BI（確定性保障）、ChatBI（效率提升）向Data Agent（洞察創造）演進。火山引擎Data Agent構建了從L1（響應式執行）到L4（自主式決策）的能力階梯，其核心價值公式在于融合“模型能力、工程可靠性與領域知識密度”。

海書山分享了Data Agent在多個場景的實踐：在快消品行業，智能歸因Agent幫助營銷團隊解決了跨渠道數據割裂、人工整合效率低下的痛點；在家電行業，智能營銷Agent通過構建“需求預判-智能引導-精準轉化”鏈路，解決了導購能力參差-齊、線索轉化率低的問題。

多模態數據湖：構筑AI時代的數據新基建

Agent的規模化落地，離不開強大的數據底座。火山引擎數智產品總監王彥輝指出，Agent時代的數據平臺面臨非結構化數據存儲、多模態數據處理、統一管理以及AI處理效率低下等多重挑戰。

為此，火山引擎推出了以LAS Processing Agent為核心的多模態數據湖解決方案，旨在構建處理與推理一體化的AI時代數據新基建。該方案在關鍵技術上實現了全面革新：

· 湖存儲： 引入新一代多模存儲格式Lance，原生支持多模態數據，提供高性能隨機訪問和零成本加列能力，解決AI場景下大字段和高頻打標難題。

· 湖處理： 采用Daft、Ray等新一代多模態處理引擎，原生支持CPU與GPU異構計算，火山引擎還與Daft創始團隊Eventual.Inc攜手共建Daft中文社區。

· 湖管理： 擁抱開源Apache Gravitino，構建開放的AI MetaLake；并推出“AI算子廣場”，提供超200種預訓練算子，覆蓋文檔解析、圖像OCR、音視頻處理等，實現全鏈路自動化。

實踐成果：GPU利用率提至96%，加速AI創新落地

火山引擎的多模態數據湖架構已在多個前沿行業得到驗證。王彥輝分享，某智駕公司將其PB級數據架構升級至火山引擎新方案后，其單機8*A100 GPU的利用率從原先的60%大幅提升至96%，訓練任務交付時間縮短了40%。此外，該方案還幫助國內某頭部大模型公司將其訓練數據從WebDataset遷移至Lance，徹底解決了數據檢索時的讀放大和Shuffle瓶頸問題。

展望未來，火山引擎表示將持續深耕Daft、Ray、Lance等新技術社區，強化多模態數據管理，深化處理與推理一體化，邁向全面的Agent驅動。火山引擎與NVIDIA在Data+AI領域的持續合作，將共同加速高性能AI計算在各行業的規模化落地，幫助企業在智能化浪潮中找到最務實的增長路徑。

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