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

从数据处理到 Agent 的链路正在被大幅压缩。 7月30日，记者获悉，腾讯云正式发布智能数据湖计算平台AI DLC，面向自动驾驶、具身智能、Agent等AI场景，提供覆盖数据处理、训练、推理到 Agent 应用的一体化能力。以腾讯自研的 WorkBuddy 为例，接入 AI DLC 后，其处理同一批数据的端到端时间缩短80%，完成相同任务所需算力约为此前的五分之一。 （腾讯云智能湖计算AI DLC架构） 长期以来，企业开发 AI 应用通常需要先用 Spark 完成数据清洗和加工，再将结果写入存储，由 AI 团队通过 Ray 等框架完成训练和推理。不同环节运行在不同平台，数据需要反复搬运，权限、元数据和算力资源也要分别管理。 针对这一痛点，AI DLC 实现了 Spark 与 Ray 在同一平台运行。Spark 负责大规模数据处理和特征准备，Ray 承接多模态数据处理、模型训练、在线推理和 Agent 任务。两套框架共享数据、算力和权限体系，数据处理完成后即可直接进入训练和推理，无需跨平台搬运。 AI DLC 采用 Serverless 架构，算力可按任务秒级弹性伸缩、按使用时长计费，企业无需预留和运维固定集群。据介绍，它也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。 在算力层面，AI DLC 将 CPU、GPU、TPU 等异构资源纳入统一资源池，根据数据处理、训练和推理任务动态调度。任务结束后，资源可自动释放并分配给其他作业，减少固定集群长期闲置。平台整体资源利用率可提升数倍，并已适配国产主流 GPU 芯片，帮助企业在自主可控的算力底座上运行 AI 负载。 为进一步提升计算效率，AI DLC 搭载腾讯云自研向量化计算引擎 Meson 和多模态计算引擎 Xpark。Meson 兼容 Spark API、SQL 语法及生态组件，在标准测试中查询性能提升