腾讯云发布智能数据湖计算AI DLC：打通数据处理到Agent应用全流程
2026/07/30 14:56阅读量 2
7月30日，腾讯云正式发布智能数据湖计算平台AI DLC，整合Spark与Ray在同一Serverless平台运行，支持CPU/GPU/TPU统一调度和国产GPU适配，使WorkBuddy等Agent端到端处理时间缩短80%、算力需求降至五分之一。该平台面向自动驾驶、具身智能等场景，可沉淀Agent轨迹数据形成闭环迭代。
事件概述
7月30日，腾讯云推出智能数据湖计算平台AI DLC（AI Data Lake Compute），该平台将大规模数据处理（Spark）与多模态训练/推理（Ray）整合在同一Serverless架构下，覆盖数据处理、训练、推理到Agent应用全链路。
核心能力
- 统一引擎：Spark与Ray共享数据、算力和权限体系，避免跨平台搬运。Spark负责数据清洗和特征准备，Ray处理多模态数据、模型训练、在线推理及Agent任务。
- Serverless弹性：算力按任务秒级伸缩，按使用时长计费，企业无需预留固定集群。
- 异构资源池：CPU、GPU、TPU统一调度，任务结束后资源自动释放，整体利用率提升数倍。已适配国产主流GPU芯片。
- 自研加速引擎：搭载向量化计算引擎Meson（兼容Spark API，查询性能提升3.6倍，CPU使用率下降近一半）和多模态计算引擎Xpark（提供50多种算子，推理吞吐提升3倍，GPU利用率接近100%）。
Agent数据闭环
Agent运行产生的轨迹、记忆、反馈可沉淀至数据湖，经处理后反哺模型。AI DLC通过MCP、Skills、Open API向WorkBuddy、CodeBuddy等Agent开放数据处理和训练能力。以WorkBuddy为例，其部分单字段数据达GB级、月增速超100%，接入后端到端时间缩短80%，算力需求降至五分之一。
行业实践
在自动驾驶场景中，博世通过ARENA统一管控平台将数据处理、推理和部分训练任务纳入AI DLC统一调度，目前已沉淀200多个推理模板，每天处理上万个推理任务，加速数据闭环。
意义
AI DLC是业内首个在同一平台提供生产级Spark与Ray全托管服务的计算平台，标志着企业数据平台从支撑静态分析向支撑Agent持续迭代升级。