当前AI领域的焦点似乎都集中在模型上，各种“GPT竞争者”、“微调模型”、“突破基准的架构”层出不穷。然而，表面的繁荣之下，一个日益清晰的真相是：真正的瓶颈在于数据，而非人才、算力或算法。下一个AI淘金热，将是围绕数据基础设施展开的。
模型的喧嚣与数据的沉默
人工智能（AI）领域对模型的追逐近乎狂热。每周都有新的大语言模型（LLM）、新的微调技术、新的突破性架构涌现，试图在各个垂直领域打造更加智能的助手。风险投资（VC）们争相投资模型初创公司，各大企业积极评估各种模型的应用潜力，开源社区也在不断复制和改进模型。然而，即使是最先进的模型，也无法在真空中运行。它们需要的是结构化、治理完善、保护隐私且具有上下文相关性的数据。而现实情况是，大多数组织并不具备这些条件。他们拥有的往往是碎片化的数据孤岛、陈旧的遗留系统、复杂的监管雷区和人为的数据瓶颈。
以自动驾驶为例，算法模型固然重要，但真正决定自动驾驶系统安全性和可靠性的，是训练模型所用的海量、高质量的数据。如果训练数据集中包含了大量城市道路的场景，但缺少乡村道路的场景，那么自动驾驶系统在乡村道路上的表现就会大打折扣。这意味着，即便拥有最先进的模型，如果缺乏足够全面的数据，自动驾驶也无法真正落地。
数据基础设施：真正的机会
与模型的过度炒作形成鲜明对比的是，数据基础设施的价值正在被越来越多的人所认识。回顾过去五年最成功的AI公司，我们不难发现，它们成功的秘诀并非仅仅在于构建最聪明的模型，而在于构建强大的数据基础设施。
- Scale AI：这家公司最初以标注数据起家，如今估值已高达150亿美元。Scale AI的核心竞争力在于其高效、高质量的数据标注平台，为各种AI模型的训练提供了坚实的基础。
- Palantir：Palantir 并非以模型闻名，而是以其处理和运营数据的能力而著称。Palantir 的平台能够将来自不同来源的数据整合、分析并转化为可操作的洞察，帮助企业做出更明智的决策。
- Snowflake：Snowflake 并没有过度炒作 AI 概念，而是专注于为企业提供无缝、安全、可扩展的数据访问服务。Snowflake 的市值高达 500 亿美元，证明了企业对可靠的数据基础设施的需求是多么的巨大。
这些案例都指向同一个结论：真正的价值在于构建数据的管道、治理层和控制面板，从而使任何模型都能发挥作用。如果说模型是AI的发动机，那么数据基础设施就是连接发动机和燃料箱的管道，确保发动机能够源源不断地获得动力。
可信、可访问、可部署：数据基础设施的价值三角
客户需要的不是拥有多少参数、上下文窗口有多大的LLM，而是能够帮助他们从多个系统提取数据、去除敏感信息、安全地调整模型并在规定时间内通过审计的解决方案。这正是Deccan 等数据基础设施平台的机会所在。这些平台不仅关注性能，更关注部署、合规性和信任。换句话说，它们构建的是让智能系统能够在现实世界中真正运行的数据基础设施层。
例如，在医疗领域，患者的医疗记录分散在不同的医院、诊所和实验室系统中。如果能够构建一个数据基础设施平台，将这些分散的数据连接起来，同时确保患者隐私得到充分保护，那么医生就可以获得更全面、更准确的患者信息，从而做出更明智的诊断和治疗决策。这不仅可以提高医疗质量，还可以降低医疗成本。
构建AI时代的“Stripe”：数据的标准化与便捷访问
想象一下，如果有一个平台能够：
- 连接孤立且敏感的数据集
- 协调跨领域的模式
- 无需移动原始数据即可进行模型训练
- 添加可编程的同意层
- 适用于医院、银行、零售商等多个行业
这将是AI领域缺失的API层，而能够成功构建这一平台的公司，将成为企业智能的默认通道，成为 AI 时代的 “Stripe”。与容易商品化的模型不同，数据基础设施具有高粘性、高防御性和高盈利能力。
Stripe通过简化支付流程，成为了互联网经济的基石。同样的，一个优秀的数据基础设施平台可以通过简化数据的访问、治理和利用，成为AI经济的基石。它不仅可以降低企业使用AI的门槛，还可以促进AI的创新和应用。
数据基础设施：未来的方向
模型之战固然精彩，但数据之战才刚刚开始。这场战争将孕育下一代基础型AI公司，它们成功的关键不是更聪明，而是更接近真相。这意味着它们更了解数据的价值，更擅长构建围绕数据的解决方案。
- 工程师：应该专注于构建数据的管道，让数据能够自由流动，安全可靠。
- 投资者：应该投资于数据基础设施的建设，为AI的发展提供坚实的基础。
- AI从业者：应该密切关注数据基础设施的进展，了解数据的最新技术和趋势。
数据基础设施的时代已经来临，它建立在数据之上，将深刻地改变AI的格局。
数据治理：确保AI的公平性和透明性
数据治理是数据基础设施中至关重要的一环。高质量的数据固然重要，但更重要的是确保数据的公平性、透明性和可追溯性。如果训练AI模型的数据存在偏差，那么训练出来的模型也会存在偏差，从而导致不公平的决策。例如，如果用于训练人脸识别系统的数据主要来自某一特定种族，那么该系统在识别其他种族的人脸时，可能会出现更高的错误率。
因此，数据治理需要涵盖以下几个方面：
- 数据质量：确保数据的准确性、完整性和一致性。
- 数据安全：保护数据免受未经授权的访问和使用。
- 数据隐私：遵守相关的隐私法规，保护用户的个人信息。
- 数据透明：记录数据的来源、处理过程和用途，确保数据的可追溯性。
- 数据公平：识别和消除数据中的偏差，确保模型的决策公平公正。
通过有效的数据治理，我们可以确保AI的应用更加负责任，更加符合伦理道德。
数据标注：高质量数据的关键
数据标注是数据基础设施中另一个重要的组成部分。AI模型的训练需要大量的标注数据，例如图像分类、目标检测、自然语言处理等任务都需要人工标注的数据。数据标注的质量直接影响到模型的性能。
然而，数据标注是一个耗时耗力的过程。为了提高数据标注的效率和质量，可以采用以下方法：
- 自动化标注：利用模型进行自动标注，然后由人工进行审核和修正。
- 众包标注：将数据标注任务分发给大量的标注人员，利用集体的智慧提高标注效率。
- 主动学习：选择最有价值的数据进行标注，减少标注的成本。
通过采用这些方法，我们可以构建一个高效、高质量的数据标注平台，为AI模型的训练提供充足的动力。
数据安全与隐私保护：构建可信赖的AI
在构建数据基础设施时，数据安全和隐私保护是最重要的考虑因素之一。随着GDPR、CCPA等隐私法规的实施，企业对数据安全和隐私保护的重视程度越来越高。
为了确保数据的安全和隐私，可以采用以下技术和方法：
- 差分隐私：在数据中添加噪声，保护用户的个人信息，同时保持数据的可用性。
- 联邦学习：在本地设备上训练模型，然后将模型的参数聚合到中心服务器，避免数据泄露。
- 安全多方计算：允许多方在不泄露各自数据的前提下，共同计算一个函数。
- 访问控制：限制对数据的访问权限，确保只有授权人员才能访问敏感数据。
- 加密：对数据进行加密，防止未经授权的访问。
通过采用这些技术和方法，我们可以构建一个安全可靠的数据基础设施，赢得用户的信任。
结论：拥抱数据时代，共建智能未来
模型是AI的工具，而数据是AI的燃料。在AI发展的道路上，我们不能只关注工具的升级，更要关注燃料的供给和质量。只有构建强大的数据基础设施，才能真正释放AI的潜力，实现智能未来。
让我们拥抱数据时代，共同构建安全、可靠、公平、透明的数据基础设施，让AI更好地服务于人类。让我们从关注模型转向关注数据，因为在数据中蕴藏着真正的机会和未来。