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在人工智能飞速发展的当下，随着模型规模的不断扩大，一个严峻的问题正逐渐浮现——可用数据面临枯竭。数据，作为AI大模型的“血液”，其质量与数量直接决定了模型性能的上限。研究机构Epoch AI近日公布的研究预测，到2028年，用于训练AI模型的典型数据集的规模将达到公共在线文本总量的估计规模。这意味着，未来几年内，AI大模型可能会耗尽可用于训练的高质量数据资源。《自然》杂志最近也在头版敲响警钟——AI革命正“吸干”互联网数据的海洋。
中国科学院院士梅宏在接受记者采访时表示：“举个例子，现在的公交车、出租车、地铁等各种出行方式的数据，均是由各自独立的信息系统来汇聚的，形成了一系列的数据孤岛。如果要把这些数据汇在一起共享融合，需要实现各系统间的互操作。如果每个机构都做一遍，成本很高，效率也很低。因此，需要构建一套以数据为中心的新型基础设施，从根本上支撑数据在互联网上的互联互通，这就是所谓的数据基础设施，它本质上是互联网技术体系的一次拓展和延伸。”
