热点资讯人工智能大模型为何比拼“数据力”？三类企业或将被甩在身后
你是否发现，工具越来越聪明，能写、能画、还能帮忙做决策？背后的关键早已悄然变化决定强弱的，不再只是算法和算力，而是手里的那一批“好数据”。从2022年，全球人工智能领域正经历一次核心范式向——从模型为中心，到数据为中心。对和企业来说，这意味着什么？谁会受益，又有哪些坑需要避开？
据中国信息通信研究院人工智能研究所副主任李荪在青海数据要素生态大会上的解读，大模型时代的竞争焦点已经移。过去几年，大家都在卷参数量、拼硬件，如今顶级厂商们开始集中精力提升训练用的数据质量与多样性。这种变化不仅影响科技巨头，也直接关乎每个行业中小企业的生存空间。
为什么说“得数据者得未来”？李荪团队实践发现，在大模型能力逐渐接近上限时，仅靠增加参数或优化算法带来的提升变得有限。此时，高质量、多样化的数据集成了新的突破口。一个医疗影像识别系统，如果只用单一医院的数据，很难适应全国不同地区的病例；而拥有覆盖广泛、标注精准的大型数据库，则能让同一个工具跨场景表现优异。
目前主流技术路线强调三类高价值数据集多模态（图文音视频等混）、具身智能（机器人交互体验）以及推理链路（复杂逻辑推演）。据公开资料显示，这些新型数据库建设正成为政策支持重点。《“数据要素×”三年行动计划》明确提出，到2025年央企将推出30项高质量行业专用数据库，包括能源、物流等关键赛道。而地方层面如上海也定下了两年内打造1000个优质数据库的小目标，北京、苏州等地通过奖补政策加速落地。据媒体报道，截至今年3月底，全国7个主要基地已累计产出335套高标准训练库。
但并非所有公司都能轻松跟上这波浪潮。高水平的数据工程要求专业团队持续打磨流程，从采集到清洗再到标注，每一步都不能掉以轻心。有业内专家指出，目前不少企业存在目标不清晰、“为了收集而收集”的误区，没有把业务需求与实际应用场景紧密结，导致投入产出失衡。一些初创公司由于技术底座薄弱，在面对复杂任务如长视频理解、多任务协同时往往无从下手，只能望洋兴叹。
对于个人用户来说，“以数为本”的趋势也正在改变我们的生活体验。当你使用语音助手或者在线客服系统时，会明显感受到它们理解意图更准了——这是因为背后有大量真实用户对话作为支撑，让机器学会处理各种表达方式。而医疗健康领域的新一代辅助诊断工具，则依赖于来自不同地区、不同时期的大规模医学影像和病历信息，使其能够服务更多患者群体。但值得注意的是，这些进步高度依赖于法规的数据获取及隐私保护，否则反噬风险极大。
当前阶，大规模、高质量数据库建设仍面临诸多挑战。一是行业标准尚未完全统一，各家平台间缺乏通用接口；二是部分敏感领域（如金融/医疗）存在较强监管壁垒，对外部开放有限；三是在保证安全规前提下如何平衡创新效率，也是业界持续探索的问题。据《中国科学报》等第三方评论，有观点认为未来只有那些真正掌握自主可控、高信度原创资源的组织才能保持领先，其余则可能被甩在身后甚至淘汰出局。
针对上述现状，无论机构还是个人，都可以提前做好准备。建议关注所在行业权威机构发布的新标准、新政策，把握本地政府关于开放共享和奖励机制的信息动态。如果参与自建或采购外部训练库，应重视以下几点1. 明确业务需求，不盲目追求“大而全”；2. 优先选择经过验证、有溯源记录的平台资源；3. 注意同条款中的知识产权归属及隐私保护细节。对于普通消费者，可留意各类APP更新说明，看产品是否引入了更丰富、更贴近实际需求的新功能，从侧面判断其背后的“数智升级”程度。在涉及个人敏感信息上传环节，要主动了解相关权限设置，并保留必要证据，以防权益受损。
回看这一轮由“模型驱动”向“数驱赋能”的产业变革，本质上也是一次生产关系重塑。不管你处在哪个环节，是研发者还是终端用户，都无法置身事外。当下一步新型基础设施陆续上线，更严谨、更透明、更具创新性的数字生态格局即将成形，你准备好了吗？
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