文章来源:互联网会员:kaka16发布时间:2025-05-19 07:21:37
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注意事项:
来源:资事堂
DeepSeek引发的市场狂欢,持续上演中! 但和DeepSeek有“剪不断、理还乱”关联的量化机构们,却默默地经历了一场规模回撤。
从去年的幻方(DeepSeek兄弟公司)开始,知名量化机构们一家接着一家的规模开始出现“回撤”迹象。 而且这股势头,在2025年开年后悄然提速了······
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百亿量化私募阵营“缩水”房卡添加微客服【cv599599】 转自:北京商报 一个月前,Oceanbase?CEO杨冰通过全员信宣布,公司将全面进入AI时代,打造“Data(数据)×AI(人工智能)”核心能力。5月17日,Oceanbase详解了AI战略,并发布了与数据处理相关的能力和产品,比如AI驱动的开箱即用的RAG(检索增强生成)服务、进一步降低TP负载下存储成本的共享存储等。 按照Oceanbase的计划,公司要从一体化数据库转向一体化数据底座。在现场为Oceanbase站台的蚂蚁集团CTO何征宇表示,蚂蚁集团将支持Oceanbase在金融、医疗、生活等蚂蚁AI的核心场景的突破。Oceanbase始于2010年,早期服务天猫“双11”,公司独立于2020年,五年后这家以数据处理起家的公司面对的是一个AI规模化的阶段,有AI带来的天然数据增量、非结构化数据的增长等新红利,也有价格战等老问题。 一些新品 “传统RAG应用常用开发模式包括组件森林开发模式、RAG平台模式等,但存在开发周期长、维护成本高、灰箱调试困难、性能难以优化等问题”,OceanbaseAI战略一号位的公司CTO杨传辉介绍,Oceanbase?PowerRAG提供开箱即用的RAG应用开发能力,打通应用开发数据层、平台层、接口层与应用层的全流程,提供document(文档)和 Chat(对话)两个核心API接口,帮助用户实现文档知识库、智能对话、图像比对、数据分析等多种AI应用场景的快速开发。 Oceanbase对这款产品的定义是,“Oceanbase致力于成为AI时代的一体化数据底座,PowerRAG是Oceanbase在应用层面探索的第一步”,杨传辉说。 当天,Oceanbase还推出了一款“共享存储”产品,可实现对象存储与事务型数据库(TP)的深度集成,构建存算一体与分离的多云原生架构,可以使TP负载的存储成本最高降低500%。 将存储产品置于不同的背景下,能更好地理解这款产品。 在云计算时代,对象存储是一种新的数据存储方法,它将数据存储为“对象”,因高可靠、低成本、可无限扩展等特性,被广泛应用于分析型数据库(AP)、企业存储备份、归档和数据湖等场景。 但在事务型数据库(TP)的生产环境中,因数据计算对低延迟、高性能有极致追求,普遍采用紧耦合的存算一体架构,因此依赖本地磁盘或云盘,无法支持对象存储的应用。“共享存储”产品解决的就是无共享架构在弹性和成本方面的瓶颈问题。 该产品在云上可被应用于典型TP、历史库及备份库,时序类业务、Hbase兼容类业务、流水型业务系统、OLAP业务等。 先做好数据底座 不论是PowerRAG还是共享存储,其实都是因时而生的产品,小到产品,大到公司战略同样如此。 杨冰分享了自己看到的企业诉求,他把Oceanbase的目标企业分成两类,“一类是想通过通用的AI给自己助力的企业,比如通过通用大模型。企业把大模型拿过来要结合内部的数据做后训练,不然没法用,数据这时会成为企业内部的知识库,成为企业所有上层AI应用的基础,这可能涉及到存储层,所以我们研发了向量化、融合检索,Oceanbase的产品就是这么来的,因为这些需求是刚需”。 “另一类是一些SaaS(软件即服务)企业,或像阿里、蚂蚁都提出要用AI全面重构,这些企业的动作更大”,杨冰说,“它们可能要的就不只是一个知识库,是要把AI的各种能力拆分之后融入。” 在Oceanbase分享的一张图中,提到了公司的未来,后期会从数据产生到训练、未来应用的全链条。“Oceanbase还处在早期布局阶段,我们现在要把数据底座先做好”,杨传辉分享了Oceanbase大致的发展节奏。 这也是Oceanbase在一个月前公开的战略。根据IDC报告,受生成式AI等技术驱动,2028年全球新生成数据量规模预计将达到393.9ZB,其中企业数据规模和增速明显。对于企业而言,数据仓库的容量已实现质的飞跃,结构化数据存储规模“突破PB级迈向EB级”成为新常态,这给数据存储、管理与分析带来严峻挑战。 何征宇也在分享中指出,海量的互联网数据成就了今天的大模型,但大模型幻觉问题的源头也是数据问题。数据决定着大模型的能力上限,且依旧有四个挑战:数据的获取成本显著增加;严谨的行业数据稀缺且流动困难;多模态数据需要更强的处理能力;数据的质量评估难。 “较长的路” 关于大模型幻觉问题,杨传辉这么解释:“本质上,出现幻觉要么是缺数据,要么是缺高质量的数据,幻觉是永远不可能消失的,但可以无穷地逼近于0”,他站在企业的角度说,“一方面等着大模型拿公有数据改进它的算法、数据质量,这样能慢慢把准确率变高;另一方面可以把自己企业的数据,或者掌握的部分行业公共数据,结合到大模型里从而获得更好的服务,现在的难点在于结合,Data×AI的融合是极其难的。” PowerRAG解决的就是第二个问题。杨传辉也坦言,“RAG这个方向其他也有很多挑战,还有一段比较长的路要走,整个行业都有比较长的路要走”。 事实上,“数据库行业的价格竞争很激烈”,比达分析师李锦清告诉北京商报记者,“国产数据库市场中,很多企业都是基于开源技术的二次开发,产品功能高度重叠,中小厂商通过低价策略争夺市场份额,导致毛利率不高。国际厂商市场份额逐步下降。国内云厂商通过云服务订阅模式降低成本,也是在以价格优势抢占市场。” 杨冰没有避讳价格,“性价比是数据库领域永恒的话题,但在IT软件这个领域,性价比往往意味着更高的质量,是设定一个价格但拥有更好的能力。Oceanbase是在迭代中提升能力,技术的创新也确实让企业在成本上实现了下降”。 北京商报记者 魏蔚
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