高质量数据AI突破的关键要素

俗称喂语料，语料是指一定范围内的自然语言材料，包括文本、语音和图像等。重要性其实早就强调过。

数据是大模型竞争关键要素之一，但优质中文数据稀缺。海外开源数据集积累丰富，但高质量语言数据或于2026年耗尽，AI合成数据有望缓解数据耗尽隐忧。

AI 的突破得益于高质量数据，数据依然是大模型竞争关键要素之一。

国内开源数据集数量少、规模小，看好数字中国战略激活数据要素产业链.数据产业链投资机会在数据生产与处理环节，数据隐私保护需监管与技术手段并举。

国内缺乏高质量数据集 的原因在于

1）高质量数据集需要高资金投入；

2）相关公司开源意识较低；

3）学术领域中文数据集受重视程度低。

看好数字中国战略助力国内数据集 发展

1）各地数据交易所设立运营提升数据资源流通；

2）数据服务商链接 数据要素产业链上下游，激活数据交易流通市场，提供更多样化的数据产品。

数据产业链投资机会关注数据生产与处理环节 数据产业链包括生产、处理等环节。

数据生产可以分为通用数据和 行业数据

1）海外主要数据集的通用数据来自维基、书籍期刊、高质量论 坛，国内相关公司包括文本领域的百度百科、$中文在线(300364)、$中国科传(601858)、知乎等， 以及视觉领域的$视觉中国(000681)等。

2）数据是垂直行业企业的护城河之一，相关公司包括城市治理和 ToB 行业应用领域的三大运营商， CV 领域的海康、大华等。数据处理环节，模型研发企业的外包需求强烈， 利好卡位优质客户、技术赋能降低人力成本的数据服务企业。