AI 成为企业数据新消费者的当下，对数据架构提出了全新要求。

过去，实时数据主要供给业务系统、实时计算和数据分析；现在，Agent 还需要持续获得最新的业务状态，并把分散的数据转化为可以理解和调用的上下文。这意味着，从 Data Streaming 到 AI Context，企业的数据管道、计算与存储体系都需要重新考虑。

8 月 28 日，阿里云 ApsaraMQ 与 IBM Confluent 联合举办「AI 实时数据沙龙」。IBM 中国科技事业部客户工程团队资深架构师吴敏达，阿里云 Kafka 产品负责人刘尧、技术负责人张美平分享了以下 3 个议题：
• 从 Data Streaming 到 AI Context，Confluent 面向 AI 场景正在发生哪些能力变化？
• 如何打造 AI-Ready 数据管道，让实时数据真正进入 AI 应用？
• Kafka 如何进一步连接流、算、湖，成为一体化实时数据平台？