本文质疑数据湖是否是应对新兴Gen AI案例的有效方法。新鲜度、上下文和低延迟访问是Gen AI应用成功的关键，而作者对数据湖的Medlion架构提出了质疑。
今天咱们要聊的这个"数据湖"，可不是你们春游划船的那个湖！这玩意儿过去十年可是企业数据界的"扛把子"，就像咱们班的学霸一样牛气哄哄！（粉笔头敲黑板）
我作为AI架构师老司机，亲眼看见数据湖怎么把散落各处的数据像吸星大法一样吸到一起。想象一下：你们班所有人的笔记本、小纸条、涂鸦本全收进一个无限容量的魔法书包，还能自动整理成错题集——这就是数据湖的威力！商业分析、AI训练全指着它吃饭呢！
我们以前玩的是"数据炼金术"：把原始数据像熬中药似的，铜锅煮完换银锅，最后炼成金灿灿的"黄金数据"。数据科学家们直接拿着这些"黄金"去训练AI，就像用提纯过的化学试剂做实验，那叫一个美滋滋~
BUT！时代变啦！现在冒出个叫"生成式AI"的程咬金，直接把咱们的武林秘籍撕了！这货不按套路出牌，它不要陈年老数据，专挑"新鲜热辣"的即时情报——就像你妈查岗不要上周的成绩单，非要你现场直播手机相册！
）比如：
• 让AI秒读你们班刚交的十几份检讨书，当场总结班主任暴怒原因
• 从你乱成鸡窝的网盘里精准找出半年前藏的游戏攻略
• 根据你昨天和小红聊天的记录，AI自动生成情书...啊不是，是学习计划！
这时候数据湖就尴尬了——它就像个动作慢吞吞的图书管理员，等它把新书编目上架，黄瓜菜都凉了！现在问题来了：咱们还要不要死磕数据湖？
正方选手说："必须建湖！这是祖传的规矩！"
反方选手我本人跳出来："醒醒！你让快递小哥非要把外卖先送进博物馆再转交给你？疯了吗？"
正确答案是——API大法好！
让数据待在它们该待的地方：
✓ Jira工单就在Jira里躺着
✓ 合同就在网盘里趴着
✓ 客户记录就在CRM里蹲着
我们只要修条高速公路~API就是ETC~AI随时查水表~数据不用再搬家~
未来的数据世界就像美团外卖：
• 商家（数据源）做好菜（数据）
• 平台（API管理层）负责配送
• 你（AI）动动手指就能吃上热乎的
记住咯！不是数据湖不香了，是游戏规则换啦！想要玩转生成式AI，就得学会用API"点外卖"，而不是继续当"数据囤积狂魔"！下课！（粉笔头精准扔进笔筒）