Con la llegada de 2025, la industria de la inteligencia artificial se enfrenta a un importante punto de inflexión. A pesar de que la tecnología de modelos grandes sigue rompiendo barreras, la escala y complejidad de los parámetros de entrenamiento están subiendo rápidamente, el foco de atención de la industria está pasando de la simple necesidad de potencia computacional a una cuestión más fundamental: la distribución del valor de los datos.

En el modelo industrial actual, los datos a menudo se consideran "recursos gratuitos". Las grandes empresas tecnológicas recopilan información de los usuarios a través de diversas vías para el entrenamiento de modelos, mientras que los usuarios, como verdaderos contribuyentes de datos, tienen dificultades para obtener la compensación que merecen. Este desequilibrio en la distribución del valor, aunque ha impulsado la rápida iteración de los modelos en el corto plazo, podría convertirse en un obstáculo para el desarrollo de toda la industria a largo plazo. Un ecosistema de datos que carece de mecanismos de incentivo efectivos tiene dificultades para seguir proporcionando datos de alta calidad y también puede provocar controversias sociales sobre la protección de la privacidad y la equidad.

El desarrollo de la industria de la IA ha entrado en una nueva etapa. En el pasado, la industria estaba entusiasmada con la "competencia de grandes modelos", donde el tamaño y el rendimiento del modelo eran los puntos de atención. Sin embargo, ahora la investigación y la práctica muestran cada vez más que la calidad de los datos y la propiedad de los datos son los factores clave que determinan el límite del desarrollo de la IA.

Tomando los campos de la medicina, las finanzas y la educación como ejemplos, la demanda de modelos de IA especializados está subiendo rápidamente. La competitividad de estos modelos depende en gran medida de si pueden obtener datos de alta calidad y conformes. Sin embargo, bajo el mecanismo actual, los proveedores de datos carecen de incentivos y los canales de circulación de datos son opacos, lo que dificulta que la industria construya un sistema sostenible de suministro de datos.

Frente a este desafío, la industria está explorando nuevas soluciones. Entre ellas, la verificación de derechos de datos, el cálculo de privacidad y el aprendizaje federado están recibiendo cada vez más seguimiento. Estas tecnologías tienen como objetivo lograr un uso efectivo de los datos y una distribución justa, al tiempo que protegen la privacidad personal.

En el futuro, la competencia en la industria de la IA no se centrará únicamente en la escala del modelo y la Potencia computacional, sino que se enfocará más en cómo establecer un ecosistema de datos justo y eficiente. Solo al resolver este problema central de la distribución del valor de los datos, la tecnología de IA podrá lograr un desarrollo verdaderamente sostenible, aportando un mayor valor a diversas industrias.