近期随着微软将ChatGPT嵌入搜索引擎，AIGC成为焦点。AIGC即AI Generated Content，指利用人工智能技术来生成内容。以ChatGPT为例，其特点在于使用海量语料库来生成与人类相似的反应。初代GPT模型参数1.17亿，GPT2模型、GPT3模型参数分别达到15亿、1750亿。不断提升的参数量级，使得ChatGPT3当前已经能够应用在商业、研究和开发活动中。

高质量大数据是大数据模型的基础，AIGC发展需要多种类型高质量的数据支撑。大数据模型发展之下，数据要素优质供给的需求也在持续增加，更高效率、更高质量的数据基础平台将迎来更加广阔的发展空间。

数据基础平台解决企业数据模型开发难题

从技术上讲，ChatGPT本质上是通过超大的统计语言模型，对词语序列的概率分布进行建模，利用上下文信息预测后续词语出现的概率分布，其表现超预期反映了在算力水平提升的情况下大语言模型技术路线的成功。据报道，OpenAI为了让ChatGPT的语言合成结果更自然流畅，使用了45TB的数据、近1万亿个单词来训练模型，这其中需要多种类型的数据支撑，包括结构化数据、非结构化数据、半结构化数据等多种数据类型。

现阶段，企业数据模型开发面临数据采集和标注成本高昂、数据质量难以保障、数据多样性受限、数据隐私问题等多重挑战，合理利用大数据基础平台可以有效规避上述风险，更好地赋能企业，提高数据的效率和价值。基于大数据基础平台，可以端对端为企业提供数据全生命周期解决方案，包含数据集成、数据存储、数据仓库、数据处理、机器学习、数据服务等领域，助力企业在AIGC时代更敏捷、更智能、更具洞察力。科杰科技为企业提供一站式、全链路、全可视化的大数据基础软件平台，覆盖企业数据全生命周期管理能力，可以帮助大型企业快速构建自主数据能力，打造数据驱动型组织，在数字化时代保持行业领先地位。

科杰科技数据底座助力企业打造专属ChatGPT

在大模型时代，企业需要打造专属ChatGPT，来构筑企业自身发展护城河，但并非每个企业都需要大规模数据模型，企业需要打造具有行业属性、业务需求等自身特点的专属数据模型，通过数据资产的整合和建设完成大模型基础能力构建。

推动企业数据模型落地的三大核心要素：数据、算法、算力，基础设施对芯片算力的要求来自于体系化的数据能力建设，数据资产的建设可以降低对大模型训练的芯片和技术能力的依赖，科杰科技湖仓一体数据智能平台可以加速推进ChatGPT与产业的融合落地。

科杰科技以让数据高效发挥价值为使命，致力自主可控的大数据底座软件产品建设，基于云原生、低代码、一站式湖仓一体数据智能平台KeenData Lakehouse，为企业提供数据管理、开发挖掘、运维一体化的整套方案，助力大型组织快速构建自主的数据能力，以领先的数字化产品，多业态复杂场景和最佳实践方法论提供持续服务的数据体系。

凭借湖仓一体、多架构统一纳管、多模数据处理、DataOps、Data Fabric、Active Metadata Management、Data Mesh等十余项行业领先的核心技术，科杰科技在政府、能源、金融、工业、零售等行业打造了一批典型的数字化实践，基于成熟完备的产品矩阵，科杰科技帮助企业构建具有"大数据技术工程和AI基础设施能力" "全域数据资产管理与运营能力" 以及 "组织性数据共享与规模化协作能力"的企业级数据能力，进而为上层应用提供数据服务。

湖仓一体数据智能平台KeenData Lakehouse整体设计在存算分离、湖仓一体、批流一体领先技术架构基础之上，是持续集成、持续开发、持续运营DataOps方法论的最佳实践，并以高度产品化的能力，打造一站式全链路可视化的大数据底座解决方案。覆盖数据全生命周期，在贯穿全流程工程化能力的同时提供全局统一数据标准、数据质量、主数据管理、元数据管理以及数据安全的全方面数据治理能力，是数据治理与数据工程相融合的增强型大数据平台产品， 提供一站式数据源到数据洞察分析能力，为企业数字化转型提供数据底座能力。

AIGC的快速发展必定加速企业数字化、智能化的转型，KeenData Lakehouse作为一种增强型大数据平台产品，提供全生命周期的数据管理解决方案和数据底座能力，可以帮助企业打造专属数据模型，并适应大数据、AIGC时代的转型需要。科杰科技在政府、能源、金融、工业、零售等行业积累了丰富的数字化转型实践经验，未来，科杰科技不断升级和完善其产品矩阵、提升核心技术能力，满足企业对于数据集成、存储、处理、机器学习、数据服务等领域的需求，助力企业在数字化时代更敏捷、更智能、更具洞察力，进而保持行业领先地位。