Com a chegada de 2025, a indústria de inteligência artificial está enfrentando um importante ponto de viragem. Apesar da constante ruptura na tecnologia de grandes modelos, a escala e a complexidade dos parâmetros de treino estão a subir rapidamente, mas o foco da indústria está a mudar de uma simples necessidade de poder de computação para uma questão mais fundamental: a distribuição do valor dos dados.

No modelo industrial atual, os dados são frequentemente vistos como "recursos gratuitos". Grandes empresas de tecnologia coletam informações dos usuários por várias vias para treinamento de modelos, enquanto os próprios usuários, que são os verdadeiros contribuintes de dados, têm dificuldade em receber a devida compensação. Esse desequilíbrio na distribuição de valor, embora tenha impulsionado rapidamente a iteração dos modelos a curto prazo, pode se tornar um obstáculo para o desenvolvimento de toda a indústria a longo prazo. Um ecossistema de dados sem mecanismos de incentivo eficazes tem dificuldade em continuar a fornecer dados de alta qualidade e pode também provocar controvérsias sociais sobre a proteção da privacidade e a equidade.

O desenvolvimento da indústria de IA entrou em uma nova fase. No passado, a indústria estava entusiasmada com a "competição de grandes modelos", onde a escala e o desempenho dos modelos eram o foco da atenção. No entanto, as pesquisas e práticas atuais mostram cada vez mais que a qualidade dos dados e a propriedade dos dados são os fatores-chave que determinam o limite de desenvolvimento da IA.

Tomando como exemplo os setores da saúde, finanças e educação, a demanda por modelos de IA especializados está a subir rapidamente. A competitividade desses modelos depende em grande parte da capacidade de obter dados de alta qualidade e em conformidade. No entanto, sob o mecanismo atual, os provedores de dados carecem de incentivos, e os canais de circulação de dados são opacos, dificultando a construção de um sistema sustentável de fornecimento de dados na indústria.

Diante deste desafio, a indústria está explorando novas soluções. Entre elas, a certificação de dados, computação de privacidade e aprendizado federal estão recebendo cada vez mais atenção. Essas tecnologias visam proteger a privacidade pessoal enquanto realizam a utilização eficaz e a distribuição justa dos dados.

No futuro, a competição na indústria de IA não se concentrará apenas na escala dos modelos e no poder de computação, mas sim mais na forma de estabelecer um ecossistema de dados justo e eficiente. Apenas resolvendo este problema central da distribuição do valor dos dados, a tecnologia de IA poderá alcançar um verdadeiro desenvolvimento sustentável, trazendo maior valor para todos os setores.