随着大模型与生成式AI在各行业深入应用，企业数据基础设施正经历从主要服务商业智能（BI）到全面支撑人工智能（AI）的关键代际跨越。数据不再仅仅用于满足传统的经营分析需求，更成为驱动AI模型持续进化、支撑智能体（Agent）等高级应用落地的核心燃料。在此背景下，数据基建的先进与否，直接关乎企业能否真正驾驭AI技术、释放模型潜能。
白皮书中提到，AI时代的数据基建，核心在于构建以Token为价值流转载体的智能底座，并首次系统性地提出了企业升级数据基建应遵循的五大“北极星”原则：模型本位、安全内生、极致效能、闭环进化与生态兼容。基于这些原则，白皮书为企业在AI时代的数据基建，规划了渐进式的升级路径，强调应从以下三个方面展开系统性建设。
在升级的基础阶段，企业的核心任务是突破传统单一算力的供给瓶颈，初步实现计算范式的融合，为持续增长的AI负载提供坚实支撑。此阶段的根本目标是构建一个灵活、弹性的算力供给池，使其既能充分满足AI模型训练与推理对高性能计算的需求，又能高效处理海量数据的加工任务，为后续的智能化升级奠定算力基石。
随着大语言模型及视觉语言模型能力的日益成熟，数据计算的核心逻辑开始从传统的“逻辑规则”驱动向“模型语义”驱动转移。在此阶段，数据基建面临的需求是建立原生的多模态数据处理能力，打破数据仅服务于人类阅读或传统报表的局限，转而产出能被模型高效消费的高质量数据资产。“模型即引擎” 逐渐成为新一代数据处理的通用架构方向。
面对非结构化数据呈现出的指数级增长趋势，企业数据基础设施建设的重心，开始从早期的“算力堆叠 转向深度的“平台化治理”与“架构融合”。演进的方向在于打破传统结构化数据平台与新兴非结构化 AI 平台之间的“二元割裂”现状。企业致力于构建统一融合的技术架构，实现结构化与非结构化数据的深度整合。
AI时代的企业数据基建升级，已不再是单一计算能力的线性提升，而是涵盖算力供给、计算引擎、平台架构与数据治理在内的全方位、系统性工程。为增强实践参考价值，白皮书还收录了来自传媒、智能驾驶、大模型研发等多个行业的先进实践案例，具体展示了数据基建升级为业务带来的实际价值。
目前，企业可通过字节跳动数据平台官方渠道获取《AI时代企业数据基建升级路线图》白皮书全文，以深入了解并规划自身在AI时代的系统性数据能力建设。
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