人工智能的未来不仅仅是更大的模型或更快的芯片，而是更好的数据。数据促进人工智能 2025》报告是由 Bright Data 委托独立完成的，该报告深入研究了 500 位高级决策者的见解，这些决策者的组织利用公共网络数据来训练、微调和支持其人工智能系统。报告全面探讨了网络数据战略在初创企业、中小企业和企业中的作用。
以下是报告中一些最引人注目的见解，以及它们对人工智能未来的意义。
网络数据是人工智能的核心资产
最引人注目的发现之一是，65% 的企业将公共网络数据作为人工智能培训的主要来源。这标志着从传统的静态数据集到不断更新和定制的动态实时数据流的重大转变。
公共网络数据不再只是补充，而是基础。它支持从预训练和微调到推理和实时决策的整个人工智能生命周期。这对于生成式人工智能、人工智能代理和实时分析等应用尤为重要，因为在这些应用中，数据的上下文和新鲜度至关重要。
初创企业引领创新潮流
以灵活性和创新性著称的初创企业正在人工智能领域大展拳脚，而网络数据是其战略的关键组成部分。
- 69% 的初创企业将公共网络数据作为收集实时互联数据的主要来源
- 52% 的人已经从网络数据基础设施中看到了积极的投资回报率
初创企业注重速度和灵活性，因此需要一个可扩展、可靠的数据基础设施。值得信赖的数据合作伙伴可以简化收集工作并确保合规性。
企业正在精准扩展
初创企业发展迅速，而企业规模庞大，注重质量和合规性。
- 69% 的企业依靠公共网络数据进行实时人工智能
- 54% 的人报告说，网络搜索带来了积极的财务影响
企业利用网络数据来提高人工智能模型的准确性、相关性和实时决策。随着规模的扩大，合规性和数据集成等挑战变得更加复杂。
实时数据为人工智能代理提供动力
报告中强调的一个主要趋势是推理过程中实时数据使用的增加。96% 的企业收集实时网络数据用于推理，使人工智能代理能够与网络互动、基于网络做出响应，并更有效地进行推理。
搜索、导航和信息提取等用例需要最新的、上下文丰富的数据。Bright Data 的无障碍基础设施旨在大规模支持这些需求，确保人工智能代理能够利用最新的相关信息进行操作。
数据质量是新的竞争优势
随着人工智能的应用日趋成熟，企业意识到数据质量而不仅仅是数量才是绩效的关键。71% 的受访者表示，在未来两年内，数据质量将成为人工智能领域最具竞争力的差异化因素。高质量、多样化和标签清晰的数据能带来更好的预测、更少的错误和更值得信赖的人工智能系统。
数据经济蓬勃发展
报告还显示，对公共网络数据的需求正在迅速增长。
- 38% 的公司每年消耗的公共网络数据已超过 1 PB
- 预计明年数据需求将增长 33
- 数据采集预算预计将增加 85
这一激增反映出数据在人工智能战略中的重要性不断上升，同时也反映出需要可扩展、具有成本效益的解决方案来满足这一需求。
与合适的合作伙伴一起克服挑战
尽管热情高涨，但 98% 的企业在扩大数据采集规模时仍面临挑战。从监管障碍到整合，通往高质量人工智能数据的道路并非一帆风顺。
这就需要数据合作伙伴在数据收集速度、成本效率和数据完整性方面发挥重要作用。
2025 年人工智能数据》报告明确指出：人工智能的成功取决于数据的成功。下载报告全文，了解所有见解，看看您的组织如何才能在人工智能竞赛中保持领先。
