企業AI重寫數據基礎設施｜愛分析報告

原創愛分析ifenxi 2026-07-13 08:00

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愛分析發布《2026中國AI數據基礎設施市場規模報告》。愛分析測算，2025年中國AI數據基礎設施市場規模約為450億元，預計2029年將達到1,984億元，2025-2029年復合增長率約為45%。

報告認為，隨著大模型和Agent進入經營分析、知識檢索、流程協同和業務執行等環節，企業數據體系需要進一步具備語義理解、數據調用、權限審計和上下文管理能力。

未來，企業AI數據基礎設施的競爭焦點將集中在“企業AI數據入口”，本體平臺、多模態數據管理、高質量數據集和Agent數據調用等方向將成為市場增長的重要驅動力。

掃碼獲取《2026 愛分析·中國AI數據基礎設施市場規模報告》

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核心觀點

企業AI建設正在推動數據基礎設施系統性升級。

模型、算力和應用率先成為企業投入重點，但在真實業務場景中，AI能否準確理解指標口徑、業務對象、流程規則和權限邊界，正在成為影響應用效果的關鍵變量。由此，企業AI數據基礎設施的重要性開始上升。

愛分析測算，2025年中國AI數據基礎設施市場規模約為450億元，預計2029年將達到1,984億元，期間復合增長率約為45%。這一市場的增長，主要來自存量數據平臺升級、本體平臺建設、多模態數據資產化、高質量數據集供給，以及Agent數據調用需求釋放。

愛分析認為，AI數據基礎設施的競爭，核心是爭奪“企業AI數據入口”。企業AI應用需要通過統一入口完成數據訪問、語義理解、工具調用、權限控制和過程審計。未來，AI數據基礎設施的價值，將集中體現在對數據入口、語義入口和Agent調用入口的統一承載能力。

本體平臺將成為企業沉淀語義資產、支撐AI理解業務的關鍵能力。企業需要將流程、指標口徑和業務規則等知識結構化，形成可被AI識別、調用和復用的語義資產。隨著AI應用從問答走向分析、協同和執行，本體平臺將成為企業AI數據基礎設施中承接業務語義和行動規則的核心能力層。

整體來看，企業AI數據基礎設施的建設重心正轉向本體平臺，并帶動多模態數據管理等AI原生能力建設的加速增長，未來增量投入將更多指向業務語義建模、非結構化數據資產化、高質量數據集和Agent數據調用等方向。

中國AI數據基礎設施當前進展

2.1 數據消費及使用方式是核心變化

AI數據基礎設施，是面向大模型應用、智能體系統和AI原生業務流程建設的數據基礎能力體系，覆蓋數據存儲計算、數據開發治理、語義建模、多模態數據管理、高質量數據供給、Agent數據調用和數據安全治理等能力，是企業AI應用從試點驗證走向生產級落地的關鍵支撐。

與傳統數據基礎設施相比，AI數據基礎設施的核心變化在于數據消費者以及使用方式。

過去，企業數據主要服務于業務人員、數據分析師、管理者和各類數字化系統，使用方式以查詢、分析、報表和經營決策為主。進入AI時代后，數據還需要服務于Agent。Agent不僅需要讀取數據，還需要理解業務對象、指標口徑、規則約束和上下文關系，并在權限可控的前提下調用工具、觸發流程和參與業務執行。

因此，AI數據基礎設施的價值不再局限于“把數據管起來、用起來”，而是進一步支撐AI對企業數據、業務語義和行動規則的理解與調用。

2.2 七個細分市場值得關注

本報告將企業AI數據基礎設施劃分為AI數據資源與處理層、AI數據治理與服務層，以及數據安全層。

圖1：中國AI數據基礎設施市場全景地圖

其中，AI數據庫和多模態數據管理構成底層數據資源與處理能力，主要解決企業AI應用所需的數據存儲、計算、檢索和非結構化數據資產化問題；DataOps、本體平臺、高質量數據集和Agent數據調用構成上層數據治理與服務能力，主要支撐數據開發治理、業務語義建模、AI可用數據供給和智能體數據調用；數據安全為數據訪問、調用和使用過程提供權限、審計與合規保障。

AI數據庫：覆蓋數據庫、數據倉庫、數據湖、湖倉一體、圖數據庫、向量數據庫、混合檢索、知識庫和RAG檢索等能力。
多模態數據管理：覆蓋文檔、圖片、音視頻、圖紙、日志、郵件、知識文件等非結構化數據的解析、治理、索引和資產化。
DataOps：覆蓋數據采集、集成、開發、調度、質量、主數據、元數據、數據資產管理和數據服務化等能力。
本體平臺：覆蓋指標體系、業務語義層、知識圖譜、本體建模、業務對象建模、規則約束建模和語義映射等能力。
Agent數據調用：覆蓋數據API、工具調用、上下文管理、權限編排、調用鏈追蹤、調用審計和運行監控等能力。
高質量數據集：覆蓋面向模型訓練、微調、評測、知識增強和行業智能體應用的數據集、行業數據集、可復用數據服務和數據API。
數據安全：覆蓋數據分類分級、權限控制、身份認證、脫敏、加密、水印、訪問審計和合規治理等能力。

2.3 潛在市場空間近2000億元

AI數據基礎設施正在成為企業級AI應用落地過程中，增長速度最快、戰略價值最高的基礎設施賽道之一。

愛分析測算顯示，中國AI數據基礎設施市場規模將從2025年的450億元，增長至2029年的1984億元，期間復合增長率約44.9%。

圖2：中國AI數據基礎設施市場規模及增速，2025-2029E

隨著企業AI應用持續深入，市場增長動力將從一次性平臺建設，轉向存量數據體系的持續升級，以及語義建模、非結構化數據管理和智能檢索等能力補強。

AI數據基礎設施驅動因素分成兩個階段，企業AI建設初期通常以項目制方式推進，重點是搭建知識庫、升級數據庫與數據平臺、建設基礎數據治理能力，滿足少數AI應用場景的驗證需求。因此，早期投入具有較強的一次性平臺建設特征。

當AI應用進入更多業務流程后，數據需求會持續變化。不同部門、不同場景、不同Agent對數據范圍、指標口徑、權限邊界、調用方式和響應性能的要求并不相同，企業很難通過一次性建設完成所有準備。數據基礎設施需要隨著AI場景擴展不斷調整、補充和優化。

因此，企業AI數據基礎設施后續投入將更多表現為持續升級：一方面，對存量數據庫、數據平臺、數據治理體系進行適配改造；另一方面，圍繞新的業務場景持續補充語義、知識、權限、審計和數據服務能力。市場增長也將從早期集中建設，逐步轉向圍繞AI應用擴散展開的長期投入。

2.4 本體平臺與多模態數據管理增長最快

根據愛分析測算，AI數據庫仍是規模最大的細分市場，2029年市場規模預計達到810億元，占整體市場的40.8%；多模態數據管理、本體平臺和DataOps市場規模分別達到390億元、285億元和280億元。

圖3：中國AI數據基礎設施細分市場規模及增速，2025-2029E

整體來看，AI數據庫提供規模化存儲、計算和檢索能力，本體平臺則進一步承擔業務語義組織和知識關聯職責。二者的關系正在從單點產品競爭，轉向圍繞企業AI應用場景的能力協同。

本體平臺是增速最快的細分市場。根據愛分析測算，2025-2029年本體平臺市場規模將從28億元增長至285億元，CAGR達到78.6%。高增速背后，是企業開始把指標口徑、業務對象、規則約束和流程關系等內容納入AI數據基礎設施建設范圍。

在經營分析、流程協同和Agent執行等場景中，AI需要調用的不只是字段和文檔，還包括業務含義、對象關系和行動規則。本體平臺能夠將這些內容統一組織為語義資產，支撐AI在更復雜的業務環境中完成判斷和調用。

AI數據庫仍將保持較大的市場體量。企業AI應用需要穩定的數據存儲、計算、湖倉一體、圖數據庫、向量檢索、混合檢索和RAG檢索能力，AI數據庫將持續承接底層數據處理和知識檢索需求。

但隨著數據庫、湖倉、向量檢索和RAG等能力逐步進入主流數據平臺，AI數據庫的能力邊界將趨于標準化。對于企業客戶而言，底層數據引擎仍然重要，但其差異化空間將更多取決于能否與上層語義、本體、知識組織和Agent調用體系形成協同。也就是說，AI數據庫決定數據能否被高效存儲和檢索，本體平臺則進一步決定數據能否被AI理解、組織和執行。

中國AI數據基礎設施未來趨勢

3.1 企業AI數據入口是競爭關鍵

企業AI應用進入規模化落地階段后，數據基礎設施的競爭焦點正在從單一平臺能力，延伸到企業AI數據入口的爭奪。企業AI數據入口，是指企業內部AI應用、智能體系統和業務人員訪問、理解、調用和治理數據的統一入口。

圖4：企業AI數據入口是競爭關鍵

過去，企業數據基礎設施更多圍繞數據采集、開發、治理、存儲和分析展開，核心目標是提升數據管理效率。進入AI時代后，企業不僅需要管理數據，還需要讓大模型和Agent能夠在權限可控、語義清晰、上下文完整的環境中調用數據。因此，誰能掌握企業AI應用的數據訪問入口、語義理解入口和工具調用入口，誰就更容易在后續AI應用建設中形成持續影響力。

未來，AI數據入口將主要體現在三個層面：一是面向業務人員的智能問數、指標分析和知識檢索入口；二是面向大模型和Agent的數據API、工具調用和上下文管理入口；三是面向企業治理體系的權限、安全、審計和可信治理入口。

3.2 本體平臺沉淀企業語義資產

根據愛分析調研，企業AI應用進入經營分析、流程協同和Agent執行等場景后，數據基礎設施需要承載的不再只是數據查詢和結果返回，還包括業務語義識別、關系推理和規則約束表達。客戶、訂單、流程等業務要素之間，只有形成穩定的語義關系，才能支撐AI在復雜業務環境中完成判斷、調用和執行。

本體平臺的核心價值，在于將企業分散在業務系統、報表、流程制度、數據模型和專家經驗中的知識，轉化為可被AI理解、調用和復用的語義資產。這類語義資產包括業務對象、實體關系、指標體系、規則約束、業務術語、語義映射和執行上下文等，是企業AI從“調用數據”走向“理解業務”的基礎。

隨著企業內部Agent數量增加，本體平臺還將承擔更重要的上下文組織能力。Agent在執行任務時，需要理解業務對象之間的關系、識別可調用工具、遵循權限邊界，并在不同系統之間完成流程協同。本體平臺可以為Agent提供更穩定的業務語義框架，降低模型誤解指標、誤讀關系和錯誤調用數據的風險。

3.3 工程化治理轉向AI原生能力建設

根據愛分析測算，2025-2029年本體平臺市場規模CAGR達到78.6%，是企業AI數據基礎設施中增速最快的細分市場；多模態數據管理CAGR達到59.7%，同樣保持快速增長。

這說明，企業數據基礎設施建設正在從以數據中臺為代表的工程化治理，轉向以本體平臺、多模態數據管理、高質量數據集和Agent數據調用為代表的AI原生能力建設。

數據中臺仍然是企業數據治理和數據服務化的重要基礎，但其主要解決數據匯聚、開發、治理、資產化和服務化問題。AI應用進一步要求企業構建業務語義、知識結構和可執行上下文。相比傳統數據中臺，本體平臺更貼近AI應用對業務理解、知識組織和任務執行的需求，因此正在成為企業AI數據基礎設施升級的重要方向。

多模態數據管理的增長，與本體平臺形成協同。企業長期積累的大量文檔、圖紙、圖片、音視頻、日志、郵件和知識文件，正在成為大模型和Agent的重要知識來源。未來，企業需要將這些非結構化數據進行解析、治理、索引和資產化，并通過本體平臺與業務對象、指標口徑和流程規則建立關聯。

結語

整體來看，企業AI數據基礎設施正在成為企業智能化建設的重要支撐。隨著大模型和Agent應用進入更多業務場景，企業數據體系需要從傳統的數據存儲、開發、治理和分析能力，進一步升級為面向AI應用的數據理解、數據調用和數據治理能力體系。

本報告重點圍繞企業AI數據基礎設施的市場定義、市場范圍、市場規模和發展趨勢展開分析。愛分析認為，未來幾年，企業AI數據基礎設施市場將保持較高增長，AI數據庫仍將保持最大的市場體量，本體平臺、多模態數據管理、高質量數據集和Agent數據調用等方向將成為市場增長的重要驅動。

后續，愛分析將繼續圍繞企業AI數據基礎設施市場開展系列研究，重點包括三個方向：

第一，開展代表廠商調研，梳理不同類型廠商在企業AI數據基礎設施市場中的能力布局、產品定位和價值主張。

第二，構建企業AI數據基礎設施廠商評估體系，從市場能力、產品能力、客戶能力、生態能力和戰略投入等維度，對代表廠商進行系統評估。

第三，發布企業AI數據基礎設施廠商象限圖報告，幫助企業用戶識別不同類型廠商的能力差異，也為廠商判斷市場定位、優化產品戰略和提升市場影響力提供參考。

注：點擊左下角“閱讀原文”，下載完整版《2026 愛分析?中國AI數據基礎設施市場規模報告》

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