最近在研究 AI 产业链时，注意到一个反复出现的现象 ?
当所有人都在讨论大模型和算力，
真正最先跑通商业模式的，往往是训练数据公司。 ?
原因其实并不复杂。
AI 实验室真正需要的，并不是更多的数据量，
而是一整套 评分标准 ? ——
在复杂、真实的业务场景中，
什么样的输出才算 正确、可用、合规。
这也是为什么，
在 ⚖️ 法律、? 医疗、? 咨询 等领域，
训练数据必须由 专家来定义，
而不是靠低成本众包完成。
但这并不是一门轻松的生意。
训练数据市场的竞争正在快速加剧 ⚔️，
同时也高度依赖少数核心客户 ?。
历史已经证明，
一旦技术路线或客户结构发生变化，
曾经的行业巨头也可能迅速陨落 ?。
这轮训练数据热潮，
一方面挑战了「AGI 即将到来」的想象 ?，
另一方面，也揭示了 AI 正在走向 产业化 的现实路径 ?️。
在这场竞赛中，
? 卖铲子，往往比挖坑更早赚钱。
#AI产业
#人工智能
#创业观察
#数据标注
#科技趋势
#初创公司 #互联网大厂 #小红书科技AMA #拓展海外市场 #人工智能未来
当所有人都在讨论大模型和算力，
真正最先跑通商业模式的，往往是训练数据公司。 ?
原因其实并不复杂。
AI 实验室真正需要的，并不是更多的数据量，
而是一整套 评分标准 ? ——
在复杂、真实的业务场景中，
什么样的输出才算 正确、可用、合规。
这也是为什么，
在 ⚖️ 法律、? 医疗、? 咨询 等领域，
训练数据必须由 专家来定义，
而不是靠低成本众包完成。
但这并不是一门轻松的生意。
训练数据市场的竞争正在快速加剧 ⚔️，
同时也高度依赖少数核心客户 ?。
历史已经证明，
一旦技术路线或客户结构发生变化，
曾经的行业巨头也可能迅速陨落 ?。
这轮训练数据热潮，
一方面挑战了「AGI 即将到来」的想象 ?，
另一方面，也揭示了 AI 正在走向 产业化 的现实路径 ?️。
在这场竞赛中，
? 卖铲子，往往比挖坑更早赚钱。
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