​ 数据工具的终局，不是更"聪明"，而是更"自主" 在过去十年的演进中，企业数据基础设施经历了从数据湖仓时代（解决"存得下、算得快"）到数据智能引擎时代（解决"用得好、用得快"）的跨越。站在 Agent 原生（Agent-Native）时代的转折点上，我们正亲历一场深刻的范式变革。 目前市场上涌现出

AI Native 数据平台 · 系统智能系列 在前三篇里，我们分别讲了腾讯云大数据 AI Native 数据底座的三个方向：计算智能让 Agent "跑得快"、存储智能让 Agent "存得下、取得到"、数据智能让 Agent "替你分析"。它们解决的都是同一件事——让平台更好地服务 Agent。

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如果你在做一个 AI 项目，你的数据流大概率长这样： Spark 集群跑 ETL，清洗完写到 OSS → AI 团队从 OSS 拉数据到 GPU 集群 → 做特征工程 → 训练 → 模型推回 OSS → 推理服务再从 OSS 读模型上线。 中间至少三次搬运，两次格式转换，三套权限同步。数据量一大，光

Agent 从概念走向落地，企业数据架构正面临一场静默的革命。 传统"数据平台 + AI 平台"的两套架构，让数据在搬运中流失价值、让运维成本随规模指数增长。Agent 需要的不是更多的管道，而是一块能让数据与 AI 计算原生融合的统一底座。 7 月 25 日上午，深圳机场凯悦酒店，DataFun

Agent Native 大数据智能体工作台 DataBuddy 实践指南来了！本文重点介绍数据工程的 3 个高频场景，每个场景都给你可以直接抄作业的"操作说明书"。 ​ 哪些角色适用DataBuddy？ 在今年 6 月的腾讯云 AI 产业应用大会上，腾讯云正式对外发布了 Agent Native

前言 在过去两年，我们清晰地看到产业中生成式 AI 应用经历了两波关键节奏。第一波是模型能力外溢，包括智能助手、harness coding、RAG 应用遍地开花。第二波是围绕 AI 的业务流程重构，小团队开始借助 Agent 重新设计产品、运营、合规和数据工作流。走到这一步，真正拖慢 AI 价值释

每个企业都在做 AI 试点，但真正跑通"从试点到规模化"的，寥寥无几。 过去一年，几乎所有企业都在推进 AI 试点：客服、营销、风控、投研、供应链、运维……Demo 做得越来越快，模型效果也越来越惊艳。但到了真正的生产环境，很多项目仍然卡在同一个问题上：实验阶段能跑通，规模化之后却跑不稳、管不住、复

AI Native 数据平台 · 数据智能系列 引言：让所有CTO都头疼的真相 过去十年，企业累计投入大量资源建设数据仓库、数据湖与 BI 平台，但一个长期被低估的事实是：约 80% 的业务人员仍无法独立获得数据洞察，必须依赖数据团队编写 SQL 与生成报表，为此 Data Agent 应运而生。D

​ 本文共计5419字 预计阅读时长17分钟 在 6 月 5 日 AI 产业应用峰会上，腾讯云大数据提出了"AI Native 数据底座"四象升级——系统智能、计算智能、数据智能、存储智能。其中，计算智能被定义为"从结构化 SQL 到多模态 AI Workload 的融合范式"：通过统一 CPU 和

​ 本文共计5625字 预计阅读时长17分钟 // TBDS · 多模智算平台系列 // 01 腾讯云TBDS面向AI时代的多模态智算平台，助力企业AI转型 02 ...... 03 ...... 随着多模态大模型快速演进，企业在AI基础设施层面面临异构算力管理复杂、数据处理链路冗长、训练推理资源割

点击蓝字 关注我们 本文共计4660字 预计阅读时长14分钟 在 2026 腾讯云 AI 产业应用峰会 Data+AI 产品专场，腾讯云大数据宣布面向 Agent 升级全栈数据平台能力。在通过 智能入口DataBuddy和 统一控制面WeData重塑用户与 Agent 协同方式之外，腾讯云对底层数据

​ 6月5日，2026腾讯云AI产业应用大会将在北京国家会议中心举行，特设Data+AI专场，针对数据孤岛、数据治理效率低下、私有化部署困难等行业痛点，带来全链路产品&技术分享，助力企业在产业升级浪潮中抢占先机。 本次专场，腾讯云大数据将为您深度拆解多年来历经复杂业务场景淬炼、数次技术沉淀下得出的实

点击蓝字 关注我们 ​ 本文共计3923字 预计阅读时长12分钟 当开放湖仓成为 AI Native 数据平台的底座，实时入湖的工程化能力决定了数据就绪的速度。 Iceberg Summit 2026 之后，开放湖仓进入 AI Native 时代，实时性成为硬门槛 今年四月的 Apache Iceb

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