数据层是企业 AI 走向失败的根源

企业 AI 落地失败的核心根源在于底层数据混乱，而非模型能力或算力不足。即便是 GPT-5 或 Claude 4 也无法自动解决数据字段冲突、时间戳混乱和语义不一致等历史遗留问题，RAG 和向量搜索也难以弥合断裂的上下文。AI 无法自动清洗与统一数据，若不预先理清数据血缘并做标准化治理，相关推理与检索应用终将出现模型幻觉甚至崩溃。