AI进化的“新燃料”从哪来？答案就在“数据工厂”里

当人工智能以惊人的速度重塑世界，你是否想过，支撑它不断进化的“燃料”从何而来？这个答案就藏在“数据工厂”的新兴业态里。它不像传统工厂那样生产钢铁或汽车，而是专门“生产”高质量的数据集，为AI大模型提供源源不断的“粮食”。

“数据工厂”是什么？

当前，整个AI行业正面临一个巨大的瓶颈——高质量数据严重短缺。一个名为“数据工厂”的新兴事物，正试图成为这个瓶颈的破局者。它专门“生产”和“加工”数据，就是将散乱、原始的庞大数据资源，转化为人工智能可以直接吸收、高效利用的“高质量数据集”。

北京交通大学信息管理理论与技术国际研究中心教授张向宏介绍，我们在农业社会效率很低，是因为没有基础设施。工业社会效率提高的一个很重要的突破点就是有了基础设施，有自来水、燃气的供应。

如今进入数智社会，数据成为核心生产要素，同样需要类似“水厂”“电厂”这样的基础设施来规模化供给，这就是“数据工厂”。

张向宏表示，现在这些大模型其实都遇到了这个问题，原因就是数据就是那些公域数据，私域数据确实开发不出来，数据瓶颈非常突出。

这个瓶颈导致了一个怪圈：一边是手握海量数据的企业“有数不采、采而不存、存而不加工”；另一边是渴求数据的大模型公司，不得不重复“自己打井自己喝”，从采集、清洗到标注全部自己来，成本高昂且效率低下。“数据工厂”，正是破局的关键。

“数据工厂”建设路径如何走？

我国的“数据工厂”建设之路该如何走？张向宏指出，“数据工厂”本就有不同的形态，主要分为集中式、半集中式和分布式三种：

• 集中式是统一采集、统一汇聚、统一加工。目前做“数据工厂”的，90%以上采取的都是集中式。
• 半集中式是通用的技术根据不同的应用搭建不同的平台。
• 分布式是没有一个工厂的物理的形态，数据“采存算管用”技术就是数据编织技术。

业界认为，从长远看，能实现“数据可用不可见”的分布式数据工厂是必然趋势，因为它从根本上解决了数据持有者对安全和控制权的担忧。但短期内，三种模式将并行发展。

政策出台助力数据生产与人工智能深度对接

国家层面，国家数据局、工业和信息化部、公安部、证监会2月7日联合发布《关于培育数据流通服务机构 加快推进数据要素市场化价值化的意见》（以下简称《意见》），首次明确我国将培育三类数据流通服务机构。三类数据流通服务机构包括：数据交易所（中心）、数据流通服务平台企业、数据商。《意见》提出，支持各类数据流通服务机构加强与人工智能企业等合作，依托数据基础设施提供数据汇聚、治理、模型训练等服务。

国务院发展研究中心研究员马源表示，当前人工智能企业普遍面临数据荒问题，现在数据流通服务机构就有了一个新的核心使命：汇聚、整合跨行业、跨领域的数据资源，促进数据供方和AI企业需求高效匹配。

展望未来，“数据工厂”不仅为AI“供粮”，它将成为国家数据基础设施的核心单元。它或许没有传统工厂的喧嚣，但它“生产”出的数据洪流，必将无声却深刻地重塑我们的时代。

（来源：中央广播电视总台中国之声）