З наближенням 2025 року індустрія штучного інтелекту стикається з важливим переломним моментом. Незважаючи на те, що технології великих моделей постійно розвиваються, масштаби та складність навчальних параметрів швидко зростають, але увага галузі переключається з простих вимог до обчислювальної потужності на більш фундаментальне питання: розподіл вартості даних.

У сучасній індустрії дані часто сприймаються як "безкоштовний ресурс". Великі технологічні компанії збирають інформацію користувачів різними шляхами для навчання моделей, в той час як справжніми постачальниками даних є користувачі, які важко отримують належну винагороду. Ця нерівномірність у розподілі вартості, хоча й стимулює швидку ітерацію моделей у короткостроковій перспективі, може стати перешкодою для розвитку всієї галузі в довгостроковій перспективі. Екосистема даних, що страждає від нестачі ефективних механізмів заохочення, важко може продовжувати постачати високоякісні дані, а також може викликати соціальні суперечки щодо захисту приватності та справедливості.

Розвиток AI-індустрії вступив у нову стадію. Раніше галузь була захоплена "змаганнями великих моделей", де масштаб і продуктивність моделей були основними об'єктами уваги. Однак тепер дослідження та практика все більше вказують на те, що якість даних та право власності на дані є ключовими факторами, що визначають верхню межу розвитку AI.

Візьмемо за приклад такі сфери, як медична, фінансова та освітня, попит на спеціалізовані AI моделі швидко зростає. Конкурентоспроможність цих моделей в значній мірі залежить від того, чи можуть вони отримувати високоякісні, відповідні дані. Але в існуючій системі постачальники даних не мають мотивації, канали обігу даних не є прозорими, що ускладнює галузі створення стійкої системи постачання даних.

Стикаючись з цією проблемою, галузь досліджує нові рішення. Серед них технології, такі як підтвердження прав на дані, обчислення конфіденційності, федеративне навчання, отримують все більше підписатися. Ці технології мають на меті забезпечити ефективне використання даних та справедливий розподіл при захисті особистої конфіденційності.

У майбутньому конкуренція в індустрії штучного інтелекту вже не буде зосереджена лише на масштабах моделей та Обчислювальній потужності, а більше на тому, як створити справедливу та ефективну екосистему даних. Лише вирішивши це основне питання розподілу вартості даних, технології штучного інтелекту зможуть досягти справжньої стійкості та принести більшу цінність у різних галузях.