一位做AI创业的朋友跟我抱怨："模型架构都差不多，算力也能买到，为什么我们的模型就是比不过大厂？"
我问他："你们用什么数据训练的？"
他说："Common Crawl啊，大家不都用这个吗？"
我笑了。这就像用同样的食材，同样的锅，就想做出米其林三星的味道。 AI圈有个公开的秘密：模型架构已经不是秘密，算力可以用钱堆，唯独数据，成了真正的护城河。
互联网的"粮仓"快见底了
OpenAI的Sam Altman说过一句话："我们可能已经用完了互联网上所有高质量的文本数据。"
这话听起来很夸张，实际上一点都不夸张。
Common Crawl这个全球最大的网页数据库，580TB的原始数据，听起来很多对吧？Google拿来训练C4数据集，过滤完只剩15%。为什么？因为大部分都是垃圾。
重复的新闻、无意义的评论、各种广告文案...真正有价值的内容，少得可怜。
更要命的是，现在AI生成的内容越来越多。用AI生成的数据再去训练AI，这不就是近亲繁殖吗？
一位在某大厂做数据工程的朋友告诉我，他们现在最头疼的不是模型调参，而是去哪儿找新鲜的、高质量的数据。
"公网上的数据，基本被各家大模型公司翻了个遍。现在谁手里有独家数据，谁就有了竞争优势。"
垂直数据成了新的石油
既然公网数据不够用了，那去哪儿找数据？
答案是：垂直领域。
医疗行业的病历、金融行业的交易记录、制造业的生产数据...这些深藏在各个行业里的专业数据，才是真正的宝藏。
我认识一家做医疗AI的公司，他们花了两年时间，跟十几家三甲医院合作，整理了上百万份脱敏病历。就凭这个独家数据集，他们的医疗问答模型在专业性上甚至超过了GPT-4。
但这里有个悖论：越是有价值的数据，越难获取。
医院的病历涉及隐私，金融数据涉及商业机密，企业内部数据更是核心资产。想要这些数据？先过合规这一关。
所以你会发现，现在做AI的公司，不是在训模型，就是在谈数据合作。
技术能力反而成了基础配置，数据获取能力才是核心竞争力。
数据质量比数量更重要
"我们有10TB的训练数据！"
每次听到这种话，我都想问一句：这10TB里，有多少是真正有用的？
数据集构建有个"二八定律"：80%的时间都花在数据清洗上，只有20%的时间在真正训练模型。
为什么要花这么多时间清洗？因为脏数据会毁掉你的模型。
一个做NLP的朋友跟我分享过一个案例。他们训练的客服机器人，经常会蹦出一些奇怪的网络用语。一查才发现，训练数据里混入了大量的贴吧评论。
"你知道最可怕的是什么吗？"他说，"不是模型学会了网络用语，而是它分不清什么时候该用，什么时候不该用。"
如果某个网页在数据集里重复了100次，模型就会过度学习这部分内容。这就像一个学生把同一道题做了100遍，考试的时候只会做这道题。
更深层的问题是数据的多样性。如果你的数据都来自新闻网站，训练出来的模型说话就像个新闻主播。想让模型既能写学术论文，又能日常聊天，还能编程？那就需要各种类型的数据均衡搭配。
有经验的团队都知道，通用数据和专业数据的黄金比例大概是7:3。但这个比例也不是绝对的，要根据具体场景调整。
中文数据的特殊挑战
做中文大模型，难度直接翻倍。
英文互联网内容丰富，维基百科、Reddit、GitHub...高质量数据源很多。中文呢？
知乎算是质量比较高的，但内容量跟Reddit比差远了。微博倒是量大，但你敢直接用吗？网络小说倒是不少，但训练出来的模型可能会把商业报告写成霸道总裁文。
更麻烦的是中文特有的语言现象。
网络用语更新太快，"绝绝子"、"拿捏了"...模型刚学会，可能就过时了。简繁转换、方言、古文引用，每一个都是坑。
一位做中文NLP的朋友吐槽："最难的不是让模型理解中文，而是让它理解什么时候该用网络用语，什么时候该用书面语。"
所以现在很多团队的做法是：翻译英文数据。但翻译过来的数据总有一股"翻译腔"，用多了模型说话也变味了。
真正的解决方案？
还是要深挖中文互联网的优质内容，同时跟各个垂直领域合作，获取原生的中文专业数据。
结语
回到开头那位朋友的问题：为什么大厂的模型就是比创业公司强？
不是因为他们的算法有多高明，而是因为他们有数据。
Google有YouTube、搜索记录；Meta有Facebook、Instagram；微软有GitHub、LinkedIn。这些独家数据源，是多少钱都买不来的。
创业公司想突围，只能另辟蹊径。要么深耕某个垂直领域，用专业数据建立壁垒；要么创新数据获取方式，比如众包、合成、交换。
未来的AI竞争，不是比谁的模型大，而是比谁的数据好。
就像石油时代，掌握油田的人掌握了能源；AI时代，掌握数据的人掌握了智能。
所以，如果你在做AI，别再纠结于模型架构了。多想想：你的数据护城河在哪里？
毕竟，同样的GPT架构，OpenAI能做出ChatGPT，你能吗？
差别就在数据上。
