隨著星空人工智能技術的不斷發展和應用，基于深度學習的大語言模型，在各個領域都得到了廣泛的關注。然而，隨著大語言模型的爆火，如何保障企業數據安全性和數據隱私也成為了亟待解決的問題。

從技術上講，大語言模型本質上是通過超大的統計語言模型，對詞語序列的概率分布進行建模，利用上下文信息預測后續詞語出現的概率分布，其表現超預期反映了在算力水平提升的情況下大語言模型技術路線的成功，這離不開一個安全可靠的大數據底座作為支撐，包括數據采集、存儲、處理和分析等環節于一體，同時需要保障數據的安全性和隱私性。

對于企業而言，需要打造專屬大語言模型來構筑企業自身發展護城河，但并非每個企業都需要通用大語言數據模型，企業需要打造具有行業屬性、業務需求等自身特點的專屬數據模型，以安全可靠的大數據底座作為支撐，通過數據資產的整合和建設完成大模型基礎能力構建。

企業大模型落地離不開數據、算法、算力等核心技術的有機融合，三者相互影響、相互支撐，礎設施對芯片算力的要求來自于體系化的數據能力建設，數據資產的建設可以降低對大模型訓練的芯片和技術能力的依賴，基于科杰科技湖倉一體數據智能平臺KeenData Lakehouse，企業可以打造一站式、全鏈路、全可視化的大數據基礎平臺，實現企業數據要素資產化；另一方面，依托大數據基礎平臺，企業可以實現對業務模型的訓練，從而落地領域模型，基于對基礎軟件的有效組織，最終能釋放到終端應用上進而面向產業賦能。

KeenData Lakehouse數據底座產品矩陣整體設計在存儲計算分離、湖倉一體領先技術架構基礎之上，可以較好地滿足企業在數字化轉型不同階段的個性化需求，具備彈性擴展、高可用、高并發、低延時、云原生能力，涵蓋數據采集、數據存儲、數據處理、數據傳輸、數據交換等數據全生命周期，在貫穿全流程工程化能力的同時提供全局統一數據標準、數據質量、主數據管理、元數據管理以及數據安全的全方面數據治理能力，助力企業用戶高效、安全、輕松地構建和部署AI大模型，助力AI大模型全面落地。

憑借湖倉一體、多架構統一納管、多模數據處理、DataOps、Data Fabric等十余項行業領先的核心技術，科杰科技在央國企、政府、能源、金融、工業、零售等行業打造了一批典型的數字化實踐，基于成熟完備的產品矩陣，科杰科技幫助企業構建具有"大數據技術工程和AI基礎設施能力" "全域數據資產管理與運營能力" 以及 "組織性數據共享與規模化協作能力"的企業級數據能力，進而為上層應用提供數據服務。

經過多年的沉淀和發展，科杰科技不斷升級和完善其產品矩陣、提升核心技術能力，滿足企業對于數據集成、存儲、處理、機器學習、數據服務等領域的需求，助力企業大模型時代下，構建安全可靠大數據底座，進而保持行業領先地位。

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