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当企业声称难以填补AI技能缺口时，他们往往缺失的并非原始技术能力，而是能在不完美环境中推进AI工作的人。多数组织并不需要更多模型构建者，而是需要理解数据如何在企业中流动的人才。
存储引擎是数据库的所有外在能力的基础，虽然SQL引擎对外表现出各种各样的兼容性和相似性，不过没有存储引擎这个内在的引擎支撑，一些特性也仅仅是特性而已，并不能真正的成为能力。
1月20日消息，蚂蚁集团打造的全模态AI助手 “灵光”鸿蒙版已登陆AppGallery。灵光App鸿蒙版集对话、AIGC内容创作、闪应用等于一体，为3200万鸿蒙用户带来前沿的多模态AI体验。
从2009年Yandex内部的一个数据库项目，到估值150亿美元的AI Infra玩家，ClickHouse基本踩对了技术节拍。如今的AI时代，面临更大的市场机遇以及行业巨头竞争，未来能否稳固差异化优势，仍待市场检验。
数据系统的作用是让企业行动更智能。这意味着在执行阶段就能提供正确的洞察，并立即形成闭环。否则，一切都只是潜力。而潜力是无法从季度财务数据中体现出来的。
1月16日，支付宝联合千问App、淘宝闪购、Rokid、大麦、阿里云百炼等伙伴，正式发布ACT协议（Agentic Commerce Trust Protocol，智能体商业信任协议）。这是中国首个面向 Agent 商业需求设计的开放技术协议框架，为 AI 与
多重因素导致这种被动状态，削弱了IT团队提升运营韧性与成熟度的能力。SolarWinds最新报告数据显示：超过半数IT从业者(53%)认为低效工作流程拖慢了问题响应速度;逾三分之一(36%)从业者指出人员短缺是核心挑战。
1月13日，Forrester研究公司预测，至2030年自动化与人工智能将对就业产生真实但有限的影响。尽管人工智能可能导致美国6%的岗位流失(相当于1040万个职位)，但大规模的人工智能替代就业现象仍不太可能发生，因为劳动生产率需大幅提升才能实现大规模替代人力
十年前，“互联网+”催生产业互联网建设浪潮，一批创业者走入产业深水区，推动概念走向真实业务。今天，当AI成为重塑产业的新变量，新的时代窗口已经开启。
在刚刚过去的2025年，AI正以前所未有的速度融入到人们的工作和生活之中。各个行业、各家企业都在积极探索AI的企业级应用场景。那么，AI的规模化应用存在哪些堵点？在2026年，我们该如何布局AI？
当脑机接口技术迈入商业化爆发前夜，从医疗康复的生命希望到消费交互的未来想象，这场跨越神经科学与智能科技的革命，正被数据处理的核心挑战所定义。
健康已成为AI技术的高频应用场景。OpenAI在其一篇博客文章中透露，通过分析匿名化的ChatGPT对话数据，发现全球每周有超过2.3亿人在ChatGPT上咨询健康相关问题，医疗健康的需求极为旺盛。
当前我国金融信创迈入深水区，数据库作为承载金融机构核心数据、支撑业务创新的数字底座，其底层内核能力成为国产替代进程的关键制约。
目前我们把应用系统从一个十分成熟的数据库迁移到了一个不够成熟的数据库上，可靠性下降，出现某些故障可能是必然的事情。但是在数字化浪潮下，我们的IT系统的依赖度又远高于二十五年前，这样就出现了考核体系与必然的客观规律之间的矛盾。
近日，全球权威机构IDC发布的《IDC中国分布式事务数据库市场追踪，2025H1》报告显示，2025上半年，原生分布式数据库厂商OceanBase以2810万美元营收，稳居中国分布式事务数据库本地部署市场第 一。这是继2024年下半年后，OceanBase连续
企业投入大量资源推动人工智能发展，在某些领域人工智能已成为日常工作流程的组成部分。然而在进步表象之下，关键瓶颈正在显现：业界逐渐意识到，喂养这些系统的数据大多根本不适合自主决策。行业正朝着自主决策的方向发展，却缺乏实现目标的必要条件。
云计算行业正迎来由生成式人工智能、混合云与多云部署以及全球数据加速驱动的超增长阶段。据Omdia数据显示，2025年全球云基础设施(IaaS)支出在第一季度就达到909亿美元，同比增长21%。
