数据的价值

数据常被称为“新石油”或“新黄金”。但在当今的人工智能 (AI) 世界中，这些比较显得不足。

数据已经融入我们生活的方方面面：它流经我们的手机，从我们周围无数的传感器中流出，并在全球服务器上嗡嗡作响。它随着每一次互动、每一次洞察和每一次经验片段而变得更加丰富。它孕育着尚未被想象的洞察与创新。

每个字节都是独一无二的，蕴藏着无限的潜力——历史记录、发现、创造性冒险或记忆——等待着正确的模型和正确的时机来解锁它。 

在人工智能时代，数据就是随着时间的推移而增值的资本。我们今天保存的数据越多，我们明天能够学习和发现的数据就越多，我们取得的进步就越显著。

数据的价值可以通过四种方式实现：

1. 可重复使用的数据=无限的杠杆效应
2. 更多数据=更好的结果
3. 您的数据=竞争优势
4. 可信数据=值得信赖的人工智能

可重复使用的数据=无限的杠杆效应

数据是一种强大且取之不尽、用之不竭的资源，可以使用，但永远不会用尽。由于数十亿联网设备和系统每秒都会产生大量的数据，模型会不断地从中学习，从而增强直觉、理解力和影响力。

从历史上看，很多数据尚未得到充分利用。Seagate 2020 年的研究表明，企业有 68% 的可用数据未被得到充分利用。从那时起，随着工具、技术和计算能力的进步，组织现在已经准备好利用这一点。不使用数据（当前数据或历史数据）会错失利用组织最宝贵资源的机会。

更多数据=更好的结果

人工智能需要大量数据才能良好运作。大型语言模型 (LLM) 通过对大量文本、图像和视频文件进行训练来学习。更大、更多样化的数据集可以提高模型的准确性，特别是在客户服务、网络安全或预测性维护等非结构化领域。

您的数据=竞争优势

存储所有可以存储的数据是一项明智的投资，但拥有这些数据才是真正的经济差异因素。专有数据集是构建特定领域竞争优势的不可复制的资本。模型提供商面临一定程度的商品化风险，而数据才是推动更智能、更有价值的人工智能的动力——尤其是在代理系统出现的情况下。

市场认识到了这一现实。那些将数据视为真正资产的公司——管理好数据并围绕大型专有数据集构建人工智能——往往会受到投资者更高的重视，因为市场将其数据和人工智能能力视为未来增长的强大驱动力。

可信数据=值得信赖的人工智能

可信的数据意味着可信的人工智能——最终意味着可信的组织。干净、符合道德规范的数据可以改善人工智能的成果，同时降低合规性和声誉风险。

具有明确来源的透明、可追溯的数据对于使人工智能模型可审计和可问责至关重要。可验证的数据沿袭和模型可解释性有助于降低合规性和声誉风险，这在受监管的行业中尤为重要。

存储：数据价值的力量倍增器

当数据作为资本的价值被理解时，它就会被存储起来。当数据被存储起来时，就可以投入使用。

在人工智能时代，数据变得更加沉重——更加密集、更加丰富、更加无休止。实现其价值需要能够承受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。两者结合，掌握着竞争优势与业务转型的关键。

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