上海杀出超级独角兽：用AI改造大数据，全国第五

大数据与大模型结合，会擦出哪些火花？

最近，上海跑出一个超级独角兽：星环信息，向港交所发起IPO冲刺。2022年，星环科技已在科创板上市。

它的主攻方向是：大数据基础软件。

星环科技主要解决几大痛点

按照2024年的数据，它是国内最大的纯AI基础设施软件提供商。同年，星环信入选了上海市重点服务已上市独角兽企业榜单。

通过其在AI方向的实践，我们可以总结大数据与AI的几大机会。

1、用大模型降低开发成本。

例如，用户可通过自然语言指令，构建数据处理流程，无需复杂编码。

2、用大模型增加检索功能。

例如，某金融机构利用 TKH 构建专属问答系统，通过自然语言即可检索历史交易规则。

3、用大模型训练垂直大模型。

例如，在医疗行业，客户可基于 Sophon 对病历文本、医学影像等辅助疾病诊断。

4、用大模型赋能客户业务。

在金融领域，基于大模型技术升级的解决方案可处理海量非结构化数据。

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星环科技创始人为孙元浩，1977年出生于江苏常州，自幼便对编程展现出浓厚兴趣。在南京大学计算机系完成了本科与研究生学习。2003年，26岁的孙元浩入职英特尔。

初入英特尔，孙元浩从技术人员做起，直到升职为数据中心软件部亚太区 CTO，成为英特尔 Hadoop 发行版的创始人。

2013年，他辞去英特尔的高薪职位创业（星环科技），瞄准自主可控的大数据基础软件。

创业初期，团队规模不足 10 人，早期产品基于开源 Hadoop 产品构建，随后推出了核心产品 TDH（Transwarp Data Hub），类似大数据管理和处理的超级工具箱。

星环科技也积极布局人工智能领域。2018年推出一站式人工智能平台 Sophon，该平台集成了数据接入、清洗、标注、模型训练、管理及应用部署等功能。

2022年10月18日，星环科技正式登陆上海证券交易所科创板，成为“国产大数据基础软件第一股”。

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大数据软件行业发展可划分为几个阶段：

传统数据库时代：大致从 20 世纪 70 年代到 20 世纪末，以关系型数据库与传统数据仓库为主体，偏向结构化分析。

大数据时代：大约从 2000 年到 2012 年左右，伴随云计算与海量数据兴起，涌现大数据平台、分布式计算框架与NoSQL系统。

AI基础设施时代：一般认为从 2010 年代中后期开始，2022年加速火热（大模型）。

AI、机器学习与大语言模型兴起，推动行业向“数据→模型→应用”闭环演进，强调底层AI运维平台、知识图谱与统一数据处理能力。

而这，也是星环科技正尝试抓住的新机会：从“数据基础设施”迈向“AI基础设施”。通过它在AI方向的实践，我们或许可以看出，AI正与大数据擦出哪些火花？

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星环在AI方向的探索，可以总结为几个方面。

1、用大模型降低开发成本。

例如，用户可通过自然语言指令，构建数据处理流程，无需复杂编码。

以前处理数据像组装家具，得一步步按固定步骤拼（写代码），现在有了大模型，你可以跟“智能顾问” 说句话（组装一个怎样的家具），顾问就能帮你把书架拼好。

2、用大模型增加检索功能。

例如，某金融机构利用 TKH 构建专属问答系统，通过自然语言即可检索历史交易规则。

3、用大模型训练垂直大模型。

例如，在医疗行业，客户可基于 Sophon 对病历文本、医学影像等非结构化数据进行联合分析，辅助疾病诊断，突破了传统机器学习模型仅能处理结构化数据的局限。

4、用大模型赋能客户业务。

在金融领域，基于大模型技术升级的解决方案可处理海量非结构化数据。

例如，某银行利用其分析新闻舆情、研报文本等数据，通过大模型提取关键信息并生成风险预警，辅助信贷决策。

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根据沙利文数据，中国大数据软件市场规模预计在 2024 年达到 492 亿元，2019 - 2024 年复合增长率为 27.5%。

在竞争格局上，国际上甲骨文（Oracle）、微软Azure、AWS等提供成熟的AI与数据库服务；相较而言，国内企业在AI基础设施领域起步较晚但成长迅速，与国际巨头仍有差距。

国内AI基础设施软件尚未形成绝对CR5垄断格局，市场集中度较低，但领先企业如华为云、阿里云、大厂平台提供底层服务。初创企业在细分市场（如知识图谱、大模型运维）等展开竞争。

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

财务数据显示，2022 年营收 3.73 亿元，亏损 2.72 亿元；2023 年营收增至 4.91 亿元，亏损收窄至 2.89 亿元；2024 年营收回落至 3.71 亿元，亏损扩大至 3.44 亿元。

本文不构成任何投资建议。

本文来自微信公众号“铅笔道”（ID：pencilnews），作者：铅笔道，36氪经授权发布。

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