又有好消息——
IDC最近发布的三份AI大数据领域权威报告中，腾讯云拿下了三项「第一」：
● 入选中国生成式AI数据基础设施「领导者」象限
《IDC MarketScape：中国面向生成式 AI 的数据基础设施厂商评估，2025》
● 中国数据治理市场份额云厂商中连续两年「增速第一」
《中国数据治理市场份额, 2024：企业走向多模态数据统一管理》
● 中国大数据私有化部署市场份额连续两年「增速第一」
《中国大数据平台市场份额，2024：全面为AI转型》
连中「三元」背后，不是某个产品的单点突破，而是腾讯云围绕「Data+AI」构建的一整套体系化能力：数据怎么采、怎么管，怎么让AI快速用上，都有了清晰的路径。
//底座升级：把数据处理得更适合AI用
现代企业面临的不只是报表，还有图片、语音、视频等非结构化数据，传统数据处理模式难以招架。
我们打造了面向Data+AI的一体化数据底座，包括：
● 多模态数据统一管理：腾讯云自研的多模态数据湖TCLake，把存储和计算打通，让结构化与非结构化数据都能统一处理。换句话说，不论数据长啥样，都能装进来、用起来，还提升了30%的读写效率，存储成本降低50%；
● 实时分析更高效：过去实时监控要靠流处理，搞报表要批处理，处理逻辑一多，就容易各搞各的。腾讯云流湖引擎把这三种方式整合成一套体系，数据一入湖，几秒内就能出结果。某头部出行客户接入后，监控速度提升30%，成本降低33%；
● RAG检索更快更准：在知识库问答和RAG应用场景中，腾讯云ES提供文本+向量混合检索能力，哪怕是10亿级别的数据，也能毫秒级响应。比如，你在微信读书里体验过的「AI问书」功能，就是这套能力在支撑。
//平台打通：数据和AI跑在一条流水线上
不少企业探索Data+AI时，会遇到一个老问题：数据团队和算法团队各用各的工具，流程不统一，协作成本高。腾讯云通过Data+AI一体化平台WeData，解决协作难题——
● WeData OneFlow ：WeData 把数据的接入、治理、建模、训练、推理全流程打通，数据工程师处理完数据，不需要导出导入，算法工程师就能在同一个平台上接着训练模型；
● WeData Unity Semantics：核心解决「用数难」，通过统一元数据采集与打标，构建全局资产视图，实现找得见；配备质量监控、安全扫描、成本优化工具，实现看得清；再以业务建模和统一数据访问出口（MCP、API、JDBC），实现能理解、敢信任。
//Agent引入：让更多人能用AI分析数据
最后一环，是怎么让这些数据能被更多人用起来。腾讯云把AI Agent引入到数据平台中，让不懂技术的业务和运维人员，也能自助提问、分析数据。
● 数据分析智能体（ChatBI）：就像内置了一个数据分析助理，问它「上个月用户流失高的渠道有哪些？」，它就能自动从数据库里拉数据、生成结论。相比传统方式，响应时间缩短了 60%，Token 成本下降了 30%；
● 运维智能体（TCInsight）：运维智能体 TCInsight 支持自动调优、故障排查和风险预警。上线后，故障定位时间从 4.5 小时缩短至 30 分钟，资源成本下降 15%。
当然，我们还搭建了一个数据智能体服务平台，兼容LangChain、Dify等主流框架，可以自己基于这套底座开发适配自身业务的 Agent，用在营销、风控、客服等更多场景里。
你还想知道哪些关于Data+AI的细节内容？评论区@元宝，让它给你讲解清楚。
