该文阐述多模态数据湖从传统批处理架构向AI原生架构演进的脉络。在存储层，针对Parquet/Iceberg在随机读取、向量检索与多模态混合查询上的I/O瓶颈，新一代方案以Lance（AI原生存储格式，支持向量/媒体/元数据统一存储与零拷贝随机访问）和Apache Paimon（列分离与Blob机制，降低特征变更与非结构化数据管理成本）为代表，实现了从顺序扫描到随机访问与多模态共置的跨越；计算层则以Ray为核心，提供异构资源混合调度、断点续跑与标准化Pipeline，并与PyTorch、Kubernetes等形成PARK开源生态。文章进一步剖析了四大核心场景：大模型训练的“数据饥饿”问题通过Lance的向量化读取与Ray流水线重叠执行解决；RAG检索通过统一索引层实现向量、倒排、标量混合查询与增量重嵌入；多跳推理依托联邦查询与Agent框架完成结构化与非结构化数据的联合计算；长视频解构则通过Ray调度多模态UDF并构建跨模态时序索引，支撑时空-语义组合查询。其技术本质可归结为存储层、索引层与计算层的三重耦合演进，使多模态数据湖能够承载从训练到推理、从检索到分析的完整AI工作流。