数据为何是人工智能经济时代的决定性资产？
数据常被称作“新石油”或“新黄金”，但在当今人工智能（AI）领域，这些比喻已略显局限。
数据已融入我们生活的方方面面：它在手机间流转，从无数传感器中源源不断地输出，穿梭于全球服务器之间。每一次交互、每一个洞见、每一段经历的积累，都让数据愈发丰富，孕育着尚未被构想的洞察与创新。
每一个字节都独一无二，蕴藏着无限潜能——它可能是一段历史的记录、一项发现、一次创意实践，或是一段记忆——只需合适的模型与时机便能将其解锁。
在人工智能时代，数据是随时间推移而增值的资本。我们今天保存的数据越多，明天能学习和发现的就越多，取得的进步也会越显著。
数据的价值可以通过四种方式实现：
01 可复用数据=无限杠杆效应
数据是一种强大且取之不尽的资源，可反复使用却永不枯竭。由于数十亿联网设备和系统每秒都会产生海量信息，模型能不断从中学习，进而提升直觉、理解力与影响力。
从历史来看，大量数据尚未得到充分利用。此后，随着工具、技术与计算能力的进步，各类机构如今已做好准备利用这一潜力。若不使用这些数据（无论是当前还是历史数据），便会错失挖掘机构最宝贵资源的机会。
02 更多数据=更优结果
人工智能的良好运行需要海量数据支撑。大型语言模型（LLM）通过对大量文本、图像和视频文件的训练来学习。规模更大、更多元化的数据集能提升模型的准确性，尤其在客户服务、网络安全或预测性维护等非结构化领域表现突出。
03 专属数据=竞争优势
存储所有可存储的数据是明智的投资，但拥有这些数据才是真正产生经济差异的关键。专有数据集是构建特定领域竞争优势的不可复制资本。模型提供商面临一定程度的商品化风险，而数据才是推动人工智能更智能、更具价值的核心动力——尤其是在代理系统兴起的背景下。
市场已认识到这一现实。那些将数据视为真正资产的公司（妥善管理数据并围绕大型专有数据集构建人工智能），往往能获得投资者更高的估值，因为市场将其数据与人工智能能力视作未来增长的强大驱动力。
04 可信数据=可靠人工智能
可信的数据意味着可靠的人工智能——最终也意味着可信的机构。干净、符合道德规范的数据能改善人工智能的成果，同时降低合规与声誉风险。
来源明确、透明可追溯的数据，对于人工智能模型的可审计性和可问责性至关重要。可验证的数据溯源与模型可解释性有助于降低合规和声誉风险，这在受监管行业中尤为重要。
存储：数据价值的力量倍增器
当数据作为资本的价值被认知时，人们便会对其进行存储；而当数据被存储起来，就能投入实际使用。
在人工智能时代，数据变得愈发“厚重”——更密集、更丰富、更源源不断。要实现其价值，就需要能承载这份重量并持续交付的存储基础设施。
数据是人工智能经济的资本，存储则是数据价值的基石。二者结合，掌握着竞争优势与业务转型的关键。
