导语
数据界的”疯狂的石头”——离哲如何用AI掀起一场数据革命
1. 从”幕后技术宅”到”台前创业者”
离哲，本名占超群，听起来就像武侠小说里那种深藏不露的世外高人。（笑）但这位曾经的阿里数据大佬，不是在写代码，就是在思考如何用代码改变世界。
在阿里那会儿，他就像是数据世界的”钢铁侠”——搭建国内最赚钱的云原生数据仓库、设计阿里妈妈的达摩盘架构，甚至还操刀”城市大脑”多个项目。用行内话讲，属于那种”技术能拿高薪，但偏偏还要卷创新”的狠人。
然后……ChatGPT 一出，他休假也不休了，抱着电脑像个沉迷游戏的少年一样疯狂测试。然后，他突然悟了：”这不就是数据界的’iPhone时刻’吗？传统数据仓库要GG了！”
于是，他毅然决然地加入了质变科技（一家估值数亿、看似低调但野心勃勃的公司），准备用AI重新定义数据基础设施。
2. “别问我数据库，我们现在玩的是数据智能体！”
离哲很快发现，AI时代的数据玩法变了。过去，数据分析是给高管做的，做报表、写PPT，搞得像是”数据考古学”；但现在，AI可以直接让一线员工变”数据超人”——比如你是个快餐店的店员，直接问AI：”这周末该进多少炸鸡？” AI就能基于历史数据、天气、甚至隔壁竞争对手的促销活动，帮你算个最优解。多爽？
但问题来了，现在的Data Agent（数据智能助手）大多停留在”Chat+Excel”阶段，就像是让一个会计去跑马拉松——能跑，但基本累成狗还没啥用。
于是，质变科技推出了Powerdrill Bloom，一款号称能让AI”学会编程”的产品。它不是简单回答你的问题，而是动态生成可执行的代码逻辑，甚至让你干预优化过程。
“它不只是个聊天机器人，而是个真正能跟你对代码的’数据搭档’！”
3. “大模型公司抢戏？我们不服！”
现在，OpenAI、Anthropic 这些大模型公司抢尽风头，搞得创业公司像跟在明星后面的追星族。但离哲说：”上半场是他们的，下半场才是数据与工程的硬仗！”
质变科技的策略是：不做花哨的聊天对话，而是做”可执行的智能体”，让AI在业务环境下干正事，而不是跟你瞎掰。
4. 他的野心：1000万用户+全球领先细分场景
离哲给自己定了两个KPI：
他相信，AI+数据的未来不只是”更聪明的BI”（商业智能分析工具），而是能让任何人——从高管到门店店员——都能以自然交互的方式获取数据价值。
“移动互联网不是更快的网页，AI时代的数据智能体也不该只是更聪明的Excel！”
5. 最后一句扎心结论
如果你觉得”云计算已经是上个时代的事”，那可能说明……你还没看到AI和数据结合的下一波浪潮！
就像2003年没人想到手机会催生移动互联网，今天的AI+数据革命，才刚刚开始冒头。
所以，准备好迎接数据界的’疯狂的石头’了吗？
01 十余年阿里生涯后，离哲投身创业，押注云与数据的AI革命
ZP先生的职场奇幻漂流记
大家好，我是ZP，一个在职场大冒险中一路摸爬滚打的“人类样本”——因为有人说我的人生经历足够写一本《关于人类如何在办公椅上活过40年》的生存指南。
早年经历：一只迷茫的“职场幼崽”
小时候的我坚信自己长大后要么是科学家（因为爱拆家里的电器），要么是武林高手（因为经常被楼下小孩追着打）。结果大学毕业时，现实告诉我：“不，你只是普通的社畜预备役。”
于是，我的职业生涯从——
一路进化到了现在的“职场老油条”（自嘲版）。
高光时刻？不，全是“喜剧片”
但这些经历教会我一个道理：职场不需要完美，只需要你能笑着活下去。
现在：一个仍在学习的“老萌新”
如今的我已经不算新人，但仍然保持着“萌新”心态，因为——
所以，与其说是“资深前辈”，不如说是“还在努力不被时代抛弃的老同志”。
一位数据大咖的自白：从阿里老兵到创业勇士
大家好，我是占超群，但你可能更熟悉我的花名——离哲。这名字我已经用了14年，比我家养的仙人掌活得还久（虽然仙人掌去年夏天不幸被我浇水过多……）。
我的职业生涯就像一部数据界的《复仇者联盟》，情节跌宕起伏，充满了技术和商业的碰撞。下面请允许我娓娓道来……
第一章：大数据英雄的崛起
1.1 电信时代：从小白到”数据农夫”
毕业后，我在电信行业做大数据平台开发，那时候的数据量还算”温柔”，每天处理几TB数据就觉得自己是个AI大神。
1.2 阿里生涯：从”数据仓库”到”城市大脑”
2011年加入阿里巴巴后，我终于见识到了什么叫“大数据”——几千亿到上万亿级别，光听数字就能让一般的数据库当场宕机。
当时的挑战是：帮淘宝商家分析哪些商品卖爆了？哪些滞销？ 这个问题听起来简单，但实际操作起来就像是让一只大象在钢丝上跳芭蕾——既考验平台性能，又考验工程师的血压承受能力。
我们决定玩个大的，首创了一套全索引+分布式计算的超级数据仓库，实现了：
后来这个产品慢慢壮大，变成了阿里云的王牌数据产品，服务了无数国家和企业级客户，包括几个动不动就讨论”国家级”大数据项目的大佬们。
1.3 “学术暴走”阶段：一边写代码，一边读博
因为对数据和AI爱得深沉，我跑去清华读博，研究方向是“如何让数据库和AI愉快地谈恋爱”。
研究成果包括：
“喂，数据库，帮我查查这只猫是不是橘猫?”“是的，并且它比你上次上传的照片胖了2.7kg。”
第二章：阿里11年风云录
2.1 2011-2013：从工具到神器的进化
淘宝需要一个能在几千亿数据里实时检索的系统，当时业界根本没成熟的方案。我们团队熬夜写代码+喝光公司冰箱里的红牛，最终做出了一套全索引+分布式计算的架构——它可以做到：
让你在万亿数据里飙查询
让淘宝店主实时调整店铺策略（少卖点滞销的”七彩渐变袜子”）
2.2 2015：商业化起飞
我们把数据仓库变成自助产品，用户可以像订外卖一样一键开通数据分析服务——结果大家都用high了，阿里几乎所有业务都接入了它。
2.3 2017-2019：全球征战
我们的团队跨洋连线硅谷，组建国际化研发队伍，目标是：
打造世界级云原生数据仓库
抢下TPC-H、TPC-DS全球性能冠军（中国公司第一次双榜第一！）
2.4 特别经历：数据和城市的”大脑改造计划”
我曾担任：
第三章：为什么选择离职创业？
3.1 云计算不是”夕阳红”，而是”朝阳”
很多人以为云计算是大厂的专属游戏，但其实它还有4个进化阶段：
未来5年，云计算的硬件会变得更疯狂：
3.2 AI会让数据价值爆炸
以前的商家要看报表、分析趋势，未来？AI直接告诉店长该进多少货！
过去的数据主要服务高管，但AI会让每个店员、店长、快递小哥都能用数据决策。
而我们团队是全球最早研究向量数据库的，这意味着未来电脑不仅能查表，还能分析视频、音频、表情包的语义——
“数据库，帮我查这个短视频里出现多少只狗?”“3只，其中一只疑似柴犬，它对着镜头翻了白眼。”
终章：创业的决心
2022年，我看到了云+AI结合的巨大机会，于是决定跳出舒适圈去创业。
回顾过去：
而现在，我认为AI会让数据技术的门槛降到极低，所以我们决定：
（P.S. 如果有投资人看到这里，欢迎联系，我们红牛管够。）
02 数据智能体的关键不是Chat，而是端到端的可决策、可行动
Bloom：你的职场“哆啦A梦”
这不是AI助手，这是你的数据管家+决策外挂！
想象一下：当你面对老板扔来的模糊需求（“看看我们的用户为啥流失？”）时，不需要在Excel里抓狂，也不需要被BI工具复杂的界面劝退——Bloom会像个穿着西装的AI同事一样，拍拍你的肩膀说：“这事儿交给我，你先喝杯咖啡。”
它能干啥？
技术魔法在哪里？
背后是一锅“科技乱炖”：大模型+自研Multi-Agent（AI小组作业）+TableLLM（让AI读懂表格像是读小说），外加质变科技的秘密武器MemoryLake记忆湖（名字听着就像能存下你上次忘记备份的PPT）。
一句话总结
Bloom想成为职场人的“第二大脑”——不抢你功劳，但替你扛下所有数据和决策的脏活累活。
（友情提示：目前暂不支持替写周报时自动添加“在老板英明领导下”这类套话，需手动操作。）
当数据分析遇见ChatGPT：一场”严肃”与”容忍”的奇妙碰撞
目标用户：从店长到教授的数据”解救者”
我们的产品用户群体广泛到像是开了个”疑难杂症”数据诊所：
用户核心特点是：脑子里有个模糊的想法，需要科技帮忙”打捞”出真实答案，而不是简单地给你一个”42″（《银河系漫游指南》梗）。
从数据”水管工”到AI”魔术师”的转变
我们一开始是做数据基础设施的（就像给企业造水管），后来发现：
“水管造得再好，不如直接帮客户‘变’出一杯干净的水。”为什么转型？原因很直白：
我们研发了MemoryLake（记忆湖），不是存水的湖，是存数据的”大脑”。目前已经服务了一些超级客户：
Bloom的成绩单：5000万行AI写的代码，你是认真的吗？
从”AI帮你分析”升级到”AI帮你做决定”，比如：
行业现状：ChatGPT很好，但数据分析不能只靠”聊”
AI时代的新分类法：按”容忍度”划分
Chat交互的局限性
“消费金额” vs “消费总额”（差一个字，AI可能给你算出完全不同的结果）。
Bloom的竞争优势：我们在做”AI时代的Excel Pro Max”
1. 规模化数据处理能力
2. 准确性碾压大众模型
3. 创新的交互方式
4. 150万用户的实战经验
未来展望：让AI从”聊天工具”变成”决策搭档”
现在的AI数据分析还在初级阶段，大部分产品要么是传统BI换皮，要么是ChatGPT套壳。而我们想做的是真正的AI决策引擎——不是帮你”说话”，而是帮你”行动”。
这才是AI数据分析的终极形态——不是回答问题，而是帮你做决定。
03 押注数据AI一体化，打通从数据理解到行动闭环的关键一步
创业路上的“极客”人生：从数据仓库到数据革命
一、北极星指标？不存在的，我们只看“真香”数据
理论上来讲，用户的数据就该躺在自家的硬盘里默默吃灰，但我们偏偏“强迫症”发作，非要让大家把数据传上来。成功率还挺高，毕竟——谁不想让AI帮自己干活呢？
AI偶尔也会犯傻，但这不妨碍用户像查百度百科一样孜孜不倦地提问。行业平均水平是3-4次，而我们能硬生生拉到10次以上，秘诀大概是：AI不会摆架子，用户越骂它越学
很多产品让用户“看看就走”，但我们更狠：“看完？不行！你得下载、得推送、得用起来！”结果怎么样？我们把“用户看完就溜”的转化率曲线硬生生掰成了“反复横跳”→
二、CEO的“五年计划”：既是梦想家，又是个“基建狂魔”
1. 目标一：让1000万用户爱上数据
“别害羞！人人都该有个数据分析师朋友——AI版的。”未来三年，我们要让1000万用户习惯“指挥”AI跑数据，顺便在几个关键场景做到“全球最懂”，比如：
2. 目标二：打造全球顶级“数据高速公路”
数据Infra不是修路，但比修路还难。我们的目标？让数据处理快得像5G+火箭，还要做到“中立”——不偷偷拿用户数据去卖广告。
三、大厂VS创业：从“温室研究者”到“全能战士”
四、十年愿景？五年来战！
“阿里教会我怎么打仗，创业教会我怎么赢。”
04 创业路上的深思考：专注长远，快速行动
科技大咖的AI奇遇记：从GPT震撼到桌球沉思
第一章：那个改变一切的假期
第二章：AI界的两大“心头好”
第三章：书单里的未来学
《主权个人》
《巴拉吉预言》
第四章：桌球哲学家的日常
终章：AI时代的生存法则
AI让想法秒变现实，但“乱拳打死老师傅”的时代，长期主义才是赢家。所以我的座右铭是——
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