科杰科技：AI走向规模化应用，数据基础设施的长期价值正在显现
过去几年，AI产业经历了一轮又一轮技术跃迁。
从大模型到多模态，从训练到推理，从Copilot到Agent，技术创新不断刷新人们对人工智能的想象。与此同时，算力、模型和应用也成为产业讨论最集中的关键词。
但当AI真正从技术热潮走向产业深水区，一个越来越现实的问题开始浮现：
AI最终能不能在企业里真正跑起来，靠的究竟是什么？
答案正在变得清晰。
模型决定AI“能做什么”，算力决定AI“能跑多快”，而数据基础设施，则决定AI“能不能真正进入业务”。
这也是为什么，随着AI进入规模化落地阶段，数据正在从AI产业链中的“原材料”，逐渐走向决定AI应用效果与规模化能力的关键基础。
而这，恰恰是科杰科技过去多年持续坚持的方向。
不是追逐每一个概念，而是围绕AI产业化最底层、也最长期的问题，持续建设企业的AI数据基础设施。
今天回头看，过去的坚持正在与产业发展的新需求逐渐汇合。
当风口转向数据，我们早已在路上
2026年9月，外滩大会发布了一组被广泛引用的数据：IDC预测，到2035年中国AI数据基础设施市场规模将达1548.3亿美元，较2025年增长超过10倍，2025年至2030年复合增长率达37.7%。
市场是新的，但问题并不新。
邓白氏的一项调查显示，97%的企业正在推进AI项目，但仅有5%认为自身数据已具备支撑AI规模化落地的条件。Gartner也曾指出，高达50%的生成式AI项目在概念验证阶段便宣告中止，数据质量不足是首要原因。
这些数字揭示了一个朴素的真相：AI的上限，不由模型决定，而由数据决定。
这不是一句追逐热点的判断。早在2019年公司成立之初，当行业注意力还集中在算法竞赛和算力军备上时，科杰科技就选择了一个不那么“性感”的方向――做AI数据基础设施。七年间，AI-in-Lakehouse智能驱动型架构持续迭代演进，代码自研率做到97%，并积累了200余项技术发明专利。
这条路没有捷径，但当一个行业从狂热走向理性时，真正的价值才开始浮现。
做“笨功夫”的人，在拐点处被看见
当AI从演示走向生产，从“能对话”走向“能决策”，企业面临的不再是技术选型的问题，而是工程落地的问题。
科杰科技将AI规模化落地面临的挑战归纳为四个结构性制约：数据孤岛、数据质量、数据安全、工程鸿沟。每一个都不是靠一个模型或一个算法能解决的，它们需要的是数据治理、工程能力和系统化平台的长期积累。
这正是科杰选择的路径。
“将数据治理与数据工程深度融合”“集中式管理、分散式赋能” ――这套混合数据智能落地体系，是科杰在服务能源、金融、制造、政务等行业的过程中逐步沉淀出来的。它不依赖某个单一技术的突破，而是来自对不同行业数据场景的持续理解和反复验证。
科杰科技持续构建面向Agentic AI时代的智能底座――KeenData Agentic Lakehouse Platform。其核心由KeenData Lakehouse多模态湖仓管理平台与Keen Agentic OS智能体开发操作系统共同构成。
其中，KeenData Lakehouse负责解决“数据从哪里来、如何治理、如何成为AI可用的数据”问题；Keen Agentic OS则进一步解决“AI如何理解数据、调用数据并基于数据完成任务”的问题。
两者结合，让数据与Agent不再是彼此割裂的两套系统，而是形成从数据进入、治理加工，到AI消费、智能行动，再到业务反馈的完整闭环。
过去被视为底层基础能力的事情，正在成为AI规模化落地的关键能力。
超300家大型组织的答案
判断一个方向对不对，最好的方式不是看它讲什么，而是看它做成了什么。
截至目前，科杰科技已服务300余家大型组织，覆盖政务、能源、金融、制造等核心行业。
在能源领域，某大型能源央企通过科杰科技打造的AI数据底座，整合61套核心系统、1.2PB数据，经营分析报表查看效率从1周缩短至4小时，并为绿电交易、碳足迹追踪等新兴业务提供了合规、可审计的数据支撑。
在金融领域，科杰科技为大型央国企银行搭建的实时数据底座，支撑毫秒级反欺诈与智能风控场景落地。
在政务领域，科杰深度参与北京、杭州、苏州、长沙等多个关键城市的可信数据空间及先行先试示范区建设，已支撑1000余个数据主体接入、2000余个数据产品发布。
在制造领域，科杰打通了“车-云”数据链路，实现车架号全生命周期贯通，支撑智能客服、车辆画像等AI应用。
这些案例的共同点是：它们都不是概念验证，而是真正跑在生产环境中的系统。它们解决的不是“AI能不能做到”的问题，而是“AI能不能稳定地、可靠地、规模化地做到”的问题。
AI产业的发展 正在经历一个从“信仰”到“工程”的过程
在信仰的阶段，人们相信模型可以解决一切；在工程的阶段，人们开始意识到，真正决定成败的，往往是那些不在聚光灯下的基础工作――数据怎么治理、质量怎么保障、系统怎么协同、工程怎么规模化。
科杰科技选择了一个不那么热闹的位置，但恰好是AI产业从上半场走向下半场时，最需要被填上的位置。
于洋说：“我们的目标，是推动AI数据基础设施建设，赋能千行百业实现数智化跃迁。”
这句话不是口号，而是一群人在七年前就认定的事。
当风口终于转向数据，那些一直站在那里的人，自然会被看见。
（注：此文属于央广网登载的商业信息，文章内容不代表本网观点，仅供参考。）