21世紀經(jīng)濟報道記者董靜怡 上海報道

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得益于人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、云計算等新興技術的快速發(fā)展，中國數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)正在迎來爆發(fā)式增長，據(jù)IDC預測，到2025年，中國數(shù)據(jù)圈將增長至48.6ZB，占全球數(shù)據(jù)圈的27.8%，成為全球最大的數(shù)據(jù)圈。數(shù)據(jù)庫的重要性不言而喻。

近年來，大數(shù)據(jù)核心軟件主要由國外企業(yè)把持的市場格局開始松動，中國大數(shù)據(jù)核心軟件迅速成長，基礎軟件行業(yè)的“國產(chǎn)化替代”趨勢正在加速。Gartner預測，到2025年，中國分析型數(shù)據(jù)庫市場來自海外廠商的將只剩下30%，交易型數(shù)據(jù)庫市場海外廠商市場也只會剩下50%左右。

“十年前，無論是分析型、交易型還是其他的模態(tài)數(shù)據(jù)庫，還是以國外的為主。如今剛好處在集中式往分布式架構轉型的窗口期，國產(chǎn)分析型數(shù)據(jù)庫的份額在逐年增長?！苯眨黔h(huán)科技聯(lián)合創(chuàng)始人、副總裁朱珺辰在接受21世紀經(jīng)濟報道記者專訪時表示，目前國產(chǎn)數(shù)據(jù)庫還沒有占到存量的50%以上，但從增量來看是可觀的。

“這不是一個一蹴而就的過程，除了產(chǎn)品本身技術的完善，更有市場和生態(tài)層面的構建?！敝飕B辰表示。在他看來，數(shù)據(jù)庫發(fā)展正處于集中式向分布式轉型的大周期中，云原生、多模態(tài)、智能化是其發(fā)展的方向。

這也是星環(huán)科技的布局。據(jù)悉，星環(huán)科技圍繞數(shù)據(jù)的集成、存儲、治理、建模、分析、挖掘和流通等數(shù)據(jù)全生命周期提供基礎軟件與服務，目前該公司產(chǎn)品已經(jīng)在十幾個行業(yè)應用落地，擁有超過1400家終端用戶。此前，星環(huán)科技曾多次入選上海市“專精特新”企業(yè)名單，其北京子公司也入選了北京市“專精特新”企業(yè)名單。

從初創(chuàng)企業(yè)到行業(yè)前列，星環(huán)科技走過十年。在巨頭林立的競爭環(huán)境里中，星環(huán)科技一直致力于國產(chǎn)化數(shù)據(jù)庫的自主研發(fā)，研判技術的發(fā)展方向并大量投入、深挖市場需求打出差異化是其制勝之道。

分布式架構“換道超車”

21世紀初期，互聯(lián)網(wǎng)浪潮的來臨，數(shù)據(jù)規(guī)模呈爆炸式增長，單機數(shù)據(jù)庫越來越難以滿足用戶需求。

“在數(shù)據(jù)的指數(shù)級增長下，老的技術棧已經(jīng)影響到了業(yè)務的正常開展?！敝飕B辰向21世紀經(jīng)濟報道記者舉例稱，一些使用老技術架構的企業(yè)會在晚上跑批以支撐第二天的業(yè)務開展，但隨著數(shù)據(jù)量的增長，這種做法的速度已滿足不了需求，“企業(yè)原本需要在早晨開門前把數(shù)據(jù)處理完成，但后來數(shù)據(jù)處理可能已經(jīng)拖到了中午或下午?！?/p>

在硬件迭代速度減緩的背景之下，改變技術架構成為業(yè)內(nèi)的關注方向，從集中式到分布式的數(shù)據(jù)庫革命悄然爆發(fā)。

集中式存儲指的是將所有數(shù)據(jù)集中存儲在單一的中心節(jié)點或服務器上，儲存量有上限，且性能會受到數(shù)據(jù)量和訪問量的影響；分布式存儲則是將數(shù)據(jù)分散存儲在多個節(jié)點或服務器上，每個節(jié)點獨立運行，多個節(jié)點的計算和存儲能力可以提高系統(tǒng)的整體性能和吞吐量。

彼時，還在英特爾的星環(huán)科技創(chuàng)始團隊已發(fā)現(xiàn)這個趨勢，2013年創(chuàng)業(yè)成立星環(huán)科技，算是國內(nèi)較早的入局者。在國外數(shù)據(jù)庫廠商壟斷市場多年之后，分布式的新趨勢也為國內(nèi)廠商帶來了換道超車的可能。

“技術的迭代會給后進者一個機會，因為在變革發(fā)生之時，各企業(yè)之間的差距并不大?！敝飕B辰表示，在這一階段，拼的是各廠商早期對于架構未來發(fā)展趨勢的判斷，集中資源往某一方向投入，產(chǎn)生技術的突破和領先，“當行業(yè)對于某一技術發(fā)展形成共識的時候，大家已經(jīng)不在同一起跑線上了?！?/p>

作為初創(chuàng)企業(yè)，星環(huán)科技在早期發(fā)展時仍面臨巨大的競爭壓力。當時已有Hadoop、Spark為主流的開源軟件，很多公司基于此做應用開發(fā)，如果不能與其實現(xiàn)差異化，星環(huán)科技將舉步維艱。

“如果沒有差異性，企業(yè)之間拼的其實是商務資源，但我們創(chuàng)始團隊還是以技術型和工程型的人才為主，因此主攻打造產(chǎn)品的差異和先進性。”朱珺辰表示。

而從市場需求來看，中國用戶需要處理的數(shù)據(jù)量和場景復雜度遠超其他國家，開源所提供的能力面對國內(nèi)市場仍然有很多不能解決的問題，需要更多新的技術和方案。

針對于此，星環(huán)科技走了自主研發(fā)的道路，在分布式技術、多模型技術、云原生技術等方面逐年積累，推出了一系列國產(chǎn)化分布式數(shù)據(jù)庫產(chǎn)品?！霸谑袌龈偁幖ち业谋尘跋?，面對中國的大數(shù)據(jù)量以及復雜的數(shù)據(jù)需求，我們做的是找到客戶現(xiàn)存痛點的最大公約數(shù)，集中相關的研發(fā)資源把產(chǎn)品做出來?！敝飕B辰表示。

這并不是一條好走的路。一方面，自主研發(fā)工程量非常大，分布式系統(tǒng)的技術壁壘比較高，整體難度并不小。另一方面，前期研發(fā)投入比較大，人力、資金等成本帶來一定壓力，且toB產(chǎn)品市場反饋鏈路較長，很考驗企業(yè)對于方向的把握。

早期，星環(huán)科技常面臨與大廠的競爭，“兵家必爭之地”的PK尤為慘烈，“必須要有自己獨特性、差異性的功能，以及要找準對應的行業(yè)和賽道。”朱珺辰表示。

例如，Spark在初露頭角之時，雖然較Hadoop在運行速度上有明顯提升，但其性能不穩(wěn)定的缺點也是行業(yè)的顧慮所在。針對這個痛點，星環(huán)科技在算法上做了調(diào)整和優(yōu)化，解決了穩(wěn)定性相關的問題，在Spark技術成為主流之后，星環(huán)科技產(chǎn)品的性能表現(xiàn)反而要更好。

據(jù)朱珺辰介紹，在很多技術功能上，星環(huán)科技較開源已有約兩年的領先，“技術的領先會為我們打開一個時間窗口，在這個時間窗口之內(nèi)要快速把技術的優(yōu)勢轉化成市場的優(yōu)勢，在下個階段需要基于這些再去構建應用的生態(tài)，把市場的優(yōu)勢轉化為生態(tài)的優(yōu)勢?！敝飕B辰表示。

大模型帶來下一波浪潮

語言大模型主導的生成式AI毫無疑問將是未來幾年最重要的生產(chǎn)力工具，不但突破以前AI應用無法突破的極限，而且將重塑各行各業(yè)，并深刻改變企業(yè)的各個產(chǎn)業(yè)環(huán)節(jié)。

“大模型解決了企業(yè)投入產(chǎn)出的顧慮，不需要每一個場景做單獨訓練?！敝飕B辰觀察到，各個行業(yè)對于大模型的需求比較迫切，且行業(yè)大模型正在成為發(fā)展的主流。

“一些專業(yè)性較強的，或者數(shù)據(jù)敏感性的企業(yè)越來越多希望能部署一些私有化的大模型?！敝飕B辰表示。星環(huán)科技作為大數(shù)據(jù)基礎軟件供應商，及時切入大模型賽道中。

不同于面向C端的通用大模型，行業(yè)大模型在落地過程中面臨不少阻礙。朱珺辰表示，由于大模型反饋的結果是基于對訓練語料的學習而產(chǎn)生的答案，因此行業(yè)大模型在具體的落地過程中，需要學習大量行業(yè)的專精語料和經(jīng)驗知識，才能確保返回結果的精準性和專業(yè)度。

另一方面，在大模型應用的實際業(yè)務工作中，往往會因為新發(fā)布的政策法規(guī)、新發(fā)生的行業(yè)重大事件，以及最新的生產(chǎn)經(jīng)營情況變化等，需要做出快速響應。相應地，基于歷史語料和經(jīng)驗知識訓練的領域大模型要想對瞬息萬變的經(jīng)營環(huán)境做出及時的策略調(diào)整和反饋，就需要不斷通過新增訓練語料和實時信息來進行反饋結果的調(diào)優(yōu)。

大模型提出了一種新的人機交互范式，但“一招鮮吃遍天”的大一統(tǒng)解決方案較難實現(xiàn)，圍繞大模型在完成對已有業(yè)務的增值和創(chuàng)新中，需要使用向量數(shù)據(jù)庫、圖數(shù)據(jù)庫、知識圖譜、大模型編排和構建工具等，彌補大模型本身的實時性、幻覺缺陷或者長輸入難題，組合、串聯(lián)、增強各業(yè)務零散方案，統(tǒng)一到大模型的交互范式中去。

這也是星環(huán)科技針對大模型的相關布局，即為行業(yè)提供一系列基礎軟件和工具。

以向量數(shù)據(jù)庫為例，隨著大語言模型應用中對長文本處理和領域知識表示使用的深入，業(yè)內(nèi)對向量數(shù)據(jù)庫的需求也日益迫切，“向量數(shù)據(jù)庫是由AI浪潮引發(fā)的新需求新方向。”朱珺辰向記者表示，星環(huán)科技的向量數(shù)據(jù)庫在幾年前因內(nèi)部AI團隊需求就開始開發(fā)和使用，并逐步迭代，今年年中進行了對外發(fā)布。

據(jù)悉，該產(chǎn)品將可信的非結構化數(shù)據(jù)轉換成向量，儲存到數(shù)據(jù)庫中，可解決大模型在知識時效性低、輸入能力有限、準確度低等問題，讓大模型更高效率地存儲和讀取知識庫，降低訓練和推理成本，激發(fā)更多的AI應用場景。

此外，星環(huán)科技在今年也推出了兩大領域大模型——金融領域大模型“無涯”（Infinity）和大數(shù)據(jù)分析大模型“求索”（SoLar）。前者可針對金融行業(yè)做分析、推理和決策，專業(yè)度提升；后者相當于自然語言轉SQL，工作人員使用自然語言就可以通過大模型獲取所需的數(shù)據(jù)分析。

“我們看到了技術的方向，也看到了市場的需求。”談及星環(huán)科技為什么能在每個節(jié)點都踩中趨勢，朱珺辰如是說，星環(huán)科技有相關的專業(yè)團隊做技術趨勢的判斷，所有的業(yè)務也都與主線一脈相承。

據(jù)介紹，星環(huán)科技研發(fā)及技術支持人員逾70%。