本月，DeepSeek V4 Pro正式开启永久降价，调整后的价格仅为原来的四分之一。当模型能力不再是稀缺资源，决定 AI 落地效果的核心变量已悄悄转向企业自身的数据根基。

《AI信任差距报告》显示，66%的组织要求数据实时或延迟不超过一分钟，才愿意采信AI输出结果，如何实现数据的及时调用成为关键；63%的组织表示难以识别和准备“正确”的数据；67%的组织则面临AI数据安全和访问控制挑战。

丹诺德软件全球销售副总裁兼大中华区总裁何巍对该问题表示，“全球AI项目失败的重要原因是信任问题，而造成信任问题的关键在于数据不可信。”

一方面，企业数据天然分散在ERP、CRM、供应链、财务、人力资源以及各类业务系统中，形成大量数据孤岛；另一方面，不同系统之间口径不一致、更新频率不同、权限体系复杂，也让AI很难获得准确、完整且可信的数据。

这些问题在生成式AI时代已经存在，而到了Agentic AI时代则被进一步放大。

Gartner研究显示，85%的失败AI项目根源都指向数据质量缺陷。数据是否准确完整、数据治理是否规范、权限管理是否完善，以及智能体能否安全、高效地访问企业核心数据，都将直接影响AI应用的实际效果。

据公开资料显示，Denodo是一家数据管理企业，核心产品是数据虚拟化平台Denodo Platform，2025年在IDC MarketScape全球数据集成软件平台评估中排名第一。过去的26年间，Denodo已服务了全球超1000家企业。

业内人士表示，与传统需要大量复制、集中存储数据的数据平台不同，Denodo采用数据虚拟化技术，在不移动数据的情况下实现统一访问和治理。这种新的数据管理模式让智能体能够在不触碰数据物理位置的情况下，安全、准确地获取所需信息，从而让AI能力真正嵌入业务流程。

其数据管理方案正在被越来越多的企业验证。据介绍，Denodo Platform作为逻辑数据管理层可以连接超过 200 多个数据源，包括本地系统、云端数据库和 SaaS 应用,帮助企业不用搬运数据就实现统一管理#8204;。2026 年 5 月，Denodo宣布其云服务平台 Agora 上线微软市场，支持与 Azure、Power BI 等微软服务原生集成，专门用于加速智能体 AI 计划。

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