AI驱动大数据升级，上海独角兽跻身全国前五

大数据+大模型，能碰撞出怎样的未来？

最近，一家来自上海的科技企业——星环信息，正式向港交所递交IPO申请，引发行业关注。其实早在2024年，星环科技就已经成功登陆科创板。这家公司的核心业务，正是大数据基础软件。

星环科技致力于解决企业数据处理中的多个核心痛点。数据显示，2024年它已成为国内最大的纯AI基础设施软件供应商，同年还入选了“上海市重点服务已上市独角兽企业”名单。

从星环在AI领域的实践中，我们可以梳理出大数据与AI结合的几大方向：

1. 用大模型降低开发门槛

用户只需通过自然语言发出指令，就能轻松构建出完整的数据处理流程，不再需要编写复杂的代码。

2. 用大模型增强检索能力

比如某金融机构借助星环的TKH系统搭建了专属的智能问答平台，直接用自然语言就能查询历史交易规则。

3. 用大模型训练垂直领域模型

在医疗行业，客户可以基于Sophon平台，对病历文本、医学影像等数据进行深度分析，辅助医生进行疾病诊断。

4. 用大模型赋能实际业务

金融领域通过大模型技术升级解决方案，能够高效处理海量非结构化数据，提升业务智能化水平。

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星环科技的创始人孙元浩，1977年生于江苏常州，从小就对编程表现出强烈兴趣。他在南京大学计算机系完成了本科和研究生学业，2003年加入英特尔，从技术岗位做起，最终担任数据中心软件部亚太区CTO，成为英特尔Hadoop发行版的核心创始人。

2013年，孙元浩放弃英特尔的高薪职位，毅然创业成立星环科技，瞄准了自主可控的大数据基础软件领域。

创业初期团队不足10人，早期产品基于开源Hadoop构建，随后推出了核心产品TDH（Transwarp Data Hub），堪称一款全能型大数据管理工具箱。

2018年，星环推出了一站式人工智能平台Sophon，整合了从数据接入、清洗、标注到模型训练、管理及部署的全流程功能。

2024年10月18日，星环科技成功登陆科创板，成为“国产大数据基础软件第一股”。

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回顾大数据软件行业的发展，大致可划分为三个阶段：

传统数据库时代（20世纪70年代至20世纪末）：以关系型数据库和传统数据仓库为主，侧重于结构化数据分析。

大数据时代（2000年至2012年左右）：伴随云计算与海量数据的爆发，大数据平台、分布式计算框架及NoSQL系统快速兴起。

AI基础设施时代（2010年代中后期至今，2024年迎来爆发）：AI、机器学习与大语言模型的快速发展，推动行业形成“数据-模型-应用”闭环，更加注重AI运维平台、知识图谱与统一数据处理能力。

这也正是星环科技努力抓住的新机遇：从“数据基础设施”向“AI基础设施”全面升级。透过它的实践，我们或许能窥见AI与大数据深度融合所带来的变革。

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星环在AI方向的探索，主要体现在四个方面：

1. 用大模型显著降低开发成本

用户通过自然语言指令就能完成数据处理流程的搭建，无需编写复杂代码。以前处理数据就像按图纸组装家具，一步不能错；现在只需告诉“智能助手”你想要什么，它就能帮你高效完成。

2. 用大模型强化检索能力

某金融机构借助TKH构建了专属的智能问答系统，直接用自然语言就能检索历史交易信息与规则。

3. 用大模型训练行业专用模型

在医疗领域，客户能基于Sophon对病历文本、医学影像等非结构化数据展开联合分析，辅助疾病诊断，突破了传统机器学习仅能处理结构化数据的限制。

4. 用大模型推动业务创新

金融行业借助大模型技术升级解决方案，可高效处理新闻舆情、研报文本等非结构化数据。例如某银行利用其提取关键信息、生成风险预警，显著提升信贷决策的智能化水平。

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据沙利文报告预测，2024年中国大数据软件市场规模将达到492亿元，2019-2024年复合增长率达27.5%。

从竞争格局看，国际市场上Oracle、微软Azure、AWS等巨头提供成熟的AI与数据库服务；相比之下，国内企业虽然在AI基础设施领域起步稍晚，但发展迅速，仍在努力追赶国际领先水平。

目前，国内AI基础设施软件市场尚未形成高度集中的垄断局面，CR5格局不明显。华为云、阿里云等大厂主要提供底层服务，而初创企业则在知识图谱、大模型运维等细分领域展开竞争。

弗若斯特沙利文数据显示，2024年星环科技在中国AI基础设施软件市场排名第五，同时是最大的纯软件服务商。

财务方面，星环科技2024年营收3.73亿元，亏损2.72亿元；2024年营收增至4.91亿元，亏损略收窄至2.89亿元；而2024年营收回落至3.71亿元，亏损扩大至3.44亿元。

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