ginobefun @hongming731 2025-06-14
白鲸开源 CEO 郭炜的文章探讨 Agentic AI 如何改变数据仓库范式，提出强调语义与响应的 Agentic Data Stack 概念，值得一读。
分享的起点，是云数仓巨头 Snowflake 的换帅事件。作者认为，这并非一次简单的高管变动，而是一个时代范式转变的信号 —— 一个以人为中心的决策支持时代，正悄然滑向一个以 AI 为中心的新范式。
1、最终用户正在发生本质改变
过去 50 年，我们构建的所有数据系统，都有一个不变的核心前提：最终用户是人。
无论是数据仓库、数据湖还是 BI 系统，它们的设计哲学都是为了辅助人类分析师或业务专家，通过“提问-回答”的模式来获取洞察。
然而，AI Agent 的崛起正从根本上动摇这个前提。未来的数据消费者，将是成千上万个自主运行的数字员工。它们与数据交互的方式，不再是简单的查询分析，而是感知、规划、并持续执行任务。
这是一个本质区别。人类与数据的交互是审问式的，而 AI Agent 与数据的交互是作业式的。
2、必须跨越的语义鸿沟
当前的架构为何无法满足 AI Agent 的需求？关键在于语义鸿沟。
在传统体系中，数据本身和它的业务含义是分离的。数据存在数据库里，而它的业务逻辑、口径说明、质量规则存在于文档、数据字典、甚至资深员工的大脑里。
人类分析师可以通过经验和沟通来弥补这道鸿沟。但对于追求自动化和效率的 AI Agent 而言，这种分离是致命的。它无法承受反复查询、试错和理解的成本。
因此，新一代的 Agentic Data Stack，其核心使命就是填平这道鸿沟。它要求数据从源头开始就自带语义，可被机器原生理解，让数据本身成为可直接调用的智能体。
3、竞争维度的升维
当范式转移发生时，竞争的焦点也会随之改变。
- 旧范式的竞争：我们关心查询有多快（MPP vs 云原生），ETL 效率有多高，存储成本有多低。
- 新范式的竞争：核心指标将变为从业务意图到自动化行动的端到端效率。
这就像我们从使用纸质地图，进化到使用高德导航。我们不再比拼谁的地图印刷更精美、查找路线更快，而是比拼谁能最快、最准确地把我们从 A 点带到 B 点。
ginobefun @hongming731 2025-06-14
文章链接：https://bestblogs.dev/article/505b8e
Summary
文章分析了云数据仓库公司 Snowflake 更换 CEO 背后隐藏的行业范式变迁信号，认为随着 Agentic AI 的兴起，传统的面向“人”设计的决策支持系统架构已不再适应。未来的数据消费者和开发者将是具备感知、行动、协作能力的
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