火山引擎多模態數據湖解決方案，以新一代數據基座迎接AI Agent時代
2025年，隨著智能體（AI Agent）成為人工智能領域的核心焦點，企業對其應用需求持續深化，但通用工具向專業決策智能體的升級面臨數據基礎設施的系統性挑戰。火山引擎推出的多模態數據湖解決方案，通過存儲、計算與管理范式的創新，為AI Agent時代構建了高效、靈活的數據基座。
當前，數據形態正經歷根本性變革。非結構化數據占比已超80%，并以每年30%-40%的速度增長，到2028年全球數據總量預計達393ZB，其中多模態數據成為主體。傳統數據技術棧難以應對此類數據的異構性、時空對齊難題與高處理成本。例如，存儲端面臨多模態數據統一存儲與高性能點查的需求，計算端需實現CPU與GPU的高效協同，而管理端需打破結構化與非結構化數據間的壁壘。
火山引擎多模態數據湖方案以“湖存儲Lance+湖計算Daft”針對性地解決了這些痛點。在存儲層，Lance格式支持多模態數據列式存儲，實現高壓縮比與靈活Schema變更，在實際生產中，100G 的 Tensor 數據經 Lance 壓縮后可降至 2G，大幅節省存儲成本；同時支持冷熱分層管理，顯著降低存儲成本。在計算層，Daft引擎基于Ray框架實現分布式擴展，原生支持多模態數據類型與GPU/CPU異構調度，并通過延遲計算技術減少不必要的IO消耗，使大規模多模態數據處理效率提升可達70%。
該方案在實踐中已取得顯著成效。在自動駕駛場景中，某企業通過Daft+Lance替代傳統Argo+K8S+LMDB架構，端到端處理時間縮短70%。在LLM圖文混排場景中，該方案通過Row ID關聯替代傳統大Join操作，解決了數據處理的穩定性難題。此外，火山引擎推出的“算子廣場”功能，將音頻識別、視頻抽幀等復雜算法封裝為即插即用的算子，支持可視化拖拽編排工作流，進一步降低多模態數據開發門檻。
面向未來，火山引擎將持續深化多模態數據湖能力，并強化與開源社區的協作。多模態數據湖正成為企業從商業智能向AI驅動決策轉型的關鍵基礎設施，助力包含Data Agent在內的Agentic AI、具身智能等前沿場景落地。隨著Data+AI的深度交織，火山引擎通過新一代數據基建設施，為千行百業的智能化升級注入持續動力。
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