前面看了第一天 CEO，CTO，第二天基础设施，数据库，接下来把大数据讲一讲。
阿里云大数据也换了掌门人，现任是汪军华，前一任贾扬清回硅谷创业去了（贾扬清的前任就是当前阿里云的 CTO 周靖人），公司应该叫Lepton AI，主业应该是搞 AI 大模型，应用部署的。但也搞了几个模型，比如实时youtubue 视频转译，实时语音交互这些。
有兴趣的可以去官网看看(https://www.lepton.ai/)，下图是官网扒过来的架构图。
就是这位，背景是微软的搜索和人工智能平台工程副总裁。
阿里云是全球前五云唯二提供全栈能力的，另外一个是 Google，国内唯一。
快评：这个说实话不是什么好的论据，当前 AI 搞的最好肯定是 Azure，Google 都掉队了，那还比肩 Google，并没有给阿里云加分。其实可以再想想怎么表达自己的实力？
阿里云CTO 2 年前提出了 MaaS 这个概念。
快评：这个不太经得住考证，稍微较真，去搜索一下，美国人 10 年前就提出这个概念了。不知道为啥说是周靖人提出来的？不过这三步的分法没啥毛病。
AI 应用三要素：模型，卡，数据
快评：没毛病，数据越来越重要了。
总结 AI Native 目前 6 大痛点，后面都是按这个展开的。
快评：这几点逻辑性不是很强，所以导致不好讲。大家可以看看视频回复，会发现汪老板讲的时候也不是特别顺，写材料的同学要打屁股。
Data Lake Formation 把元数据全部管起来了，形成了统一的管理。
maxcomputer 推出 ObjectTable，增强了非结构化数据处理。
快评：maxcomputer 早期是为了替代 hadoop自研，非常出名的 5K 项目就是 max computer，这个服务早期叫 ODPS。云上逐步发展成一个综合的计算服务，搭配 dataworks，给客户做数据中台还是比较经典的。不过现在互联网头部客户都想从里面迁出来，主要客户反馈还是贵，已经被锁定了。
全栈的数据处理方案，自研，开源，搜索，AI 训练推理，数仓都包括。
flink 推出 uniflow 实现流批一体
hologres 推出 dynamic table，支持流式，增强，全量数据变更
快评：hologres 是为了弥补 max computer 在实时性上不足诞生的。
各个计算引擎的升级，EMR，Flink 性能增强，maxcomputer 支持deltatable，近实时方案。全产品的支持 Serverless。
快评：这一页更莫名其妙，几个东西都不是一个维度的，汪总应该去打写 PPT 同学的屁股。
接下里讲一体化的工具和平台
dataworks 现在承担 data+AI 的协同开发平台
dataworks 用 notebook 来串联数据和 AI 的 workflow。
上面所有这些，组成了新的 Openlake 解决方案。
快评：类似 databricks 的提法，不过 databricks 是一个产品，阿里是解决方案。
Openlake 展示，上面是 datawokrs 负责开发，中间是各类计算，AI 引擎，DLF 负责元数据关联，数据承载在对象存储上（数据湖上）
基于 OpenLake 构建 RAG 系统的例子
接下来讲搜索，包括文本和向量搜索，向量搜索用的是 milvus。
和 ES 公司进一步深度合作，升级了最新的企业版本，带了 AI 的能力。
快评：阿里 O 的 ES 原厂，生态合作这块，阿里做的比 AWS 还能好点。
ES VP 介绍策略，和阿里的合作等等。
OpenLake 可以用到的 6 大场景。
快评：大数据场景基本都覆盖了，包打天下。
人工智能平台 PAI，新增了基础模型，数据处理，效果评测，模型调优等能力。
快评：大模型这个是非常重要的服务，发展慢了都不行！有些厂商会单独拿出来，推出 model builder。但其实合并到做更合适，大模型相比传统小模型，从开发管理角度，两者有很多可以共用的地方。
MC 和 PAI 结合的例子
快评：这里想讲的是 Dataworks+MC 可以管数据血缘，然后送给 PAI 处理吧。说实话没看到 MC 在哪里？知道的同学帮忙留言指正一下。
接下来讲成本优化
算力总量提升，利用率提升。
PAI 推理服务全面升级
发布训推一体调度引擎
快评：怎么一体化，没展开讲？
分布式训练服务也升级了。
安全能力，可信 AI，6 个方面。
阿里云大数据 AI 平台整体架构
各类服务打折
Openlake 推免费版本
快评：鼓掌
总结：
阿里云大数据 AI 平台在国内还是非常领先的，有几个点
1、服务非常全
2、大数据方面也紧跟业界潮流，OpenLake 方案。各种引擎性能，实时性升级等。
3、dataworks打通大数据和 AI 的结合
4、AI 训练推理规模，模型支持，模型调优能力支持到全
一点小小吐槽：
汪总这个 PPT 逻辑组织的太糟糕了，不管是整体逻辑，还是具体到单张 PPT，都有比较明显的强凑的痕迹。汪总缺一个 PPT 总舵手！哈哈
