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唯一入选Gartner 2026数据管理领域中国企业,矩阵起源近日完成A轮融资 | 钟鼎生态

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企业级 AI 基础设施厂商矩阵起源(MatrixOrigin)近日入选 Gartner《2026年数据管理领域最具创新力厂商》(Coolest Vendor Innovations in Data Management)。在本次报告收录的全球厂商中,矩阵起源是唯一一家来自中国的企业,其自主研发MatrixOne Intelligence 平台因"统一多模态数据底座 + Git-for-Data + Agent Runtime"差异化架构获得认可。

在宣布入选 Gartner 之前,矩阵起源刚完成超千万美元 A 轮融资。作为矩阵起源的早期投资人,钟鼎资本见证企业发展,相信AI新服务的潜力,并始终寻找能够成为重要基础设施的优秀企业。矩阵起源正是我们所看到的企业级AI基础设施服务提供者的优秀代表。

产品与资金的双线推进

矩阵起源近期刚刚完成的超千万美元 A 轮融资,由汉得信息(300170.SZ)参与投资的基金、算力综合服务商亚康股份(301085.SZ)与澳大利亚机构 Artesian Venture Partners 共同注资。本轮资金将重点用于MatrixOne Intelligence平台的研发迭代、全球市场拓展,以及智能体(Agentic AI)规模化落地。

矩阵起源本轮融资的意义不仅在于金额规模,更在于投资方阵容——产业资本与国际资本罕见地在同一节点联手投入企业级AI基础设施这一新兴赛道。新晋入局的三家机构,分别对应企业AI生态中的三个关键支点。三家机构同步入局,印证了一个清晰的行业趋势:随着智能体加速进入企业生产环境,企业AI的竞争焦点正从单一模型能力,转向数据、AI与智能体的统一运行平台。

大模型之后,企业AI竞争重回基础设施底座

过去两年,大模型加速普及,AI开始大规模渗透企业场景。然而在实践中,制约AI落地的瓶颈往往并非模型本身,而是企业缺乏统一数据底座、AI服务平台与智能体运行环境。

当AI应用深入生产系统,企业真正需要的是一套能够统一管理结构化与非结构化数据,同时支撑实时分析、模型调用、知识管理与智能体协同的新一代基础设施。企业级AI基础设施(Enterprise AI Infrastructure),正成为全球软件产业公认的下一个主战场。

本年度,Gartner 在报告中关注的核心命题是:当 AI 从试验环境走向生产系统,企业真正的瓶颈不再是模型能力,而是数据层——元数据混乱、血缘难追溯、治理靠人工、智能体拿不到可靠上下文。MatrixOne Intelligence 的做法是把 HTAP 数据库、数据湖、内置 LLM 网关、智能体运行时(Agent Runtime)与可观测性收敛到同一平台,并用"Git-for-Data"(基于写时复制的版本化机制)把数据集、智能体上下文和运行时当成代码一样做分支、隔离与复现。这正是把 Agent 从 PoC 推到规模化生产的关键底座。

从数据平台到企业级AI基础设施建设

矩阵起源成立于2021年,是国内最早提出企业级AI基础设施理念的公司之一。公司自主研发的MatrixOne Intelligence基于AI-Native架构,将HTAP、数据湖、元数据管理、AI服务与智能体运行时(Agent Runtime)深度融合于同一平台,帮助企业一次性构建数据、AI与智能体三层能力。

在传统架构下,企业推进AI应用需分别部署数据库、数据平台、AI平台与智能体系统,四套系统各自独立运维,成本与复杂度居高不下。MatrixOne Intelligence将上述能力收敛至同一平台,大幅降低企业AI建设门槛,帮助企业构建可信、安全、可治理且可持续演进的AI能力体系。对于希望掌握数据、模型调用与智能体运行控制权的企业和国家而言,这种统一、可治理、可私有化部署的基础设施,也是构建主权AI的重要底座。MatrixOne Intelligence支持企业在自有数据边界和合规框架内建设AI能力,兼顾技术自主、数据安全与持续演进。目前,公司产品已在制造、能源、医疗、互联网、半导体等行业实现规模化落地,累计服务企业客户超过100家。

矩阵起源创始人兼CEO王龙表示:“AI正在推动企业软件迈入全新阶段。未来,企业需要统一的数据、AI与智能体基础设施,让AI能力能够持续演进,并真正融入业务运行。

从创业第一天起,公司就选择长期投入底层核心技术研发。从统一数据架构,到AI-native平台,再到今天的MatrixOne Intelligence,我们始终围绕企业级AI基础设施持续创新,一步一步构建面向AI时代的新一代基础软件平台。

伴随新一轮融资的完成及国际层面对于公司当前产品方向的认可,公司将继续坚持底层核心技术创新,与客户和生态合作伙伴共同推动企业AI迈向规模化应用。”


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