演算法人才可招聘，算力資源可購買，唯有高品質資料才是真正的競爭壁壘

在當前大模型競爭日趨激烈的背景下，一個值得關注的現象正在顯現：儘管演算法、算力、資料被公認為AI發展的三大要素，但高品質資料正在成為真正的競爭壁壘。為什麼這樣說?

因為演算法和算力正在通過市場機制變得更易獲取，而資料的積累卻無法簡單通過投入獲得。

讓我們通過分析這三個要素的發展態勢，來理解這一觀點。

演算法依賴於人才是從不可及到可獲得的創新要素

在討論AI發展的核心要素時，演算法常常被視為最具挑戰性的壁壘之一。然而，行業發展表明，演算法正從"不可及"演變為"可獲得"的創新要素。

演算法的發展高度依賴人才。為獲取這一關鍵資源，AI公司展開了激烈競爭，通常通過提供極具競爭力的薪資、營造良好的研發氛圍、給予充分的研究自由度等方式來吸引和保留優秀人才。

以OpenAI為例,公司通過提供具有競爭力的薪酬、承諾開源研究成果，並傳遞"造福人類"的宏大願景，成功吸引了大量頂尖研究人員。然而，自去年董事會風波以來，OpenAI人才持續流動。據《紐約時報》報導，如今的OpenAI有超過1700名員工，其中80%是在ChatGPT發佈後入職的。雖然有新員工和新高管湧入，但早期員工仍在繼續離開。

但需要瞭解的是，單純的人才流動並不等於核心能力的直接轉移。這是因為一個組織的核心技術能力是一個複雜的系統，它包含了：

👉 團隊成員之間長期建立的協作默契

👉 大量工程實踐中積累的經驗

👉 完整的技術基礎設施和工具鏈

👉 眾多實驗探索中總結的經驗教訓

不過，這種人才流動促進了演算法能力的擴散。對市場上的新玩家來說，通過引入核心人才，可以顯著加速核心能力的建構過程。例如：

👉 字節跳動通過高薪引入原阿里通義大模型技術團隊核心成員周暢及其團隊

👉 小米以千萬級年薪招攬DeepSeek核心研究員羅福莉來領導其AI大模型團隊

所以，儘管人才市場競爭激烈，但通過適當的資源投入和戰略規劃，企業仍然可以獲得並培養所需的演算法人才，從而建構自己的技術能力。（如何組織高密度的人才協同工作和創新，這是組織管理層面的話題了）

與此同時，對於行業客戶來說，獲取演算法能力的門檻正在顯著降低。這主要體現在三個方面：

👉 開源大模型的普及：以Llama為代表的開源模型為企業提供了成熟的演算法基礎，使得它們可以直接基於現有架構進行最佳化和調整

👉 微調技術的成熟：隨著技術的發展，企業不必從零開始建構模型，可以通過微調等方法快速適配自己的業務場景

👉 預訓練模型的豐富選擇：市場上已經存在大量可用的預訓練模型，企業能夠根據自身需求選擇合適的模型快速啟動AI應用

綜上，我們可以看到，演算法依賴人才，是"可獲得"創新要素。這意味著，對AI公司而言，雖然培養核心演算法能力需要時間和投入，但通過市場機制是可以獲得所需人才，並逐步建立自己的技術實力。而對行業客戶來說，開源模型和成熟技術的存在，使得應用AI演算法的門檻大大降低。

算力依賴於資金已經成為一種標準化的資源

在算力方面，情況相對更為直接。只要企業具備充足的預算：

👉 直接採購阿里雲等雲服務商的算力資源

👉 根據需求靈活擴展算力規模

👉 選擇適合的部署方式（本地、雲端或混合）

此外，算力的發展趨勢是：

👉 算力成本持續下降：得益於硬體進步和規模效應，雲端運算廠商在不斷降價，推出普惠算力

👉 效率不斷提升：量化、蒸餾等技術持續突破

👉 使用門檻降低：雲服務商提供完整解決方案

例如，企業在進行模型微調或推理部署時，可以根據業務規模彈性調整算力組態，選擇雲端運算廠商然後按需付費，這大大降低了算力使用的門檻。同時，量化、蒸餾等技術的進步，也在持續最佳化算力效率，進一步降低了企業的使用成本。

高品質的資料難以跨越的競爭護城河

與演算法、算力相比,高品質資料正展現出獨特的競爭壁壘屬性。這種壁壘源於資料的三個關鍵特徵:

1、不可複製

資料的不可複製性主要體現在兩個維度：

歷史積累難以追趕 ，例如

⭕️ 醫療機構的病曆數據

⭕️ 金融機構的交易資料

⭕️ 製造企業的工藝資料

標註的專業性要求持續投入，包括

⭕️ 特定行業的專業知識

⭕️ 獨特的使用者行為資料

⭕️ 複雜的業務場景資料

2、需要時間累積

高品質資料的積累需要時間沉澱，這體現在：

資料的深度需要時間沉澱，例如

⭕️ 完整的業務周期資料

⭕️ 長期的使用者行為軌跡

⭕️ 多樣的異常案例積累

標註的專業性要求持續投入，包括

⭕️ 專家知識的結構化

⭕️ 經驗的系統化沉澱

⭕️ 持續的質量改進

3、價值放大效應

在大模型時代，資料的價值得到了進一步放大：

與大模型結合產生新價值，例如

⭕️ 領域知識的快速注入

⭕️ 專業能力的精準強化

⭕️ 個性化服務的深度提升

資料網路效應，包括

⭕️ 使用者反饋形成良性循環

⭕️ 場景覆蓋持續擴大

⭕️ 模型能力不斷提升

同時，隨著AI應用深入發展，高品質資料的獲取和治理面臨更多挑戰：

資料隱私保護要求提升

⭕️ 各國資料保護法規日益嚴格,合規成本增加

⭕️ 跨境資料流動受限,資料使用場景受到約束

⭕️ 這些限制進一步強化了已積累優質資料的機構的優勢地位

資料質量要求更高

⭕️ 模型性能越來越依賴訓練資料的質量

⭕️ 已建立完善資料治理體系的機構優勢更加明顯

⭕️ 新進入者很難在短期內建立同等水平的資料質量體系

讓我們通過幾個具體場景來理解資料的價值。

首先，讓我們看看學術研究領域的例子。這個案例最能直觀地說明資料質量的重要性：

👉 Google的Gemini和Anthropic的Claude都能協助寫作學術論文

👉 它們的基礎演算法架構可能類似，都採用了先進的Transformer架構

👉 算力投入也都達到了頂級水平

👉 它們在具體任務上的表現差異，很大程度上來源於訓練資料的質量差異：

⭕️ 資料專業性：是否包含足夠多的高品質學術論文

⭕️ 資料時效性：是否包含最新的研究進展

⭕️ 資料結構化程度：是否很好地理解了學術寫作的格式和規範

⭕️ 引用的精準性：是否精準掌握了文獻引用的規範

其次，在傳統行業領域，資料壁壘更為明顯。

以醫療AI為例，即使是Google這樣的科技巨頭，在開發醫療AI系統時也需要與醫院建立深度合作。因為只有醫院在日常診療過程中積累的臨床資料，才能真實反映疾病的特徵和治療效果。這些封包含了醫生多年的專業判斷和臨床經驗，是無法通過簡單模擬或合成獲得的。

再看金融領域，一家銀行過去十年積累的信貸資料，包含了無數真實客戶的還款行為和風險特徵，這種資料的價值是難以複製的。即使有再多的算力和再好的演算法，如果缺乏這樣的歷史資料，也很難建立精準的風控模型。

在自動駕駛領域，特斯拉的例子更能說明資料積累的長期性和不可替代性：

👉 通過數百萬輛汽車在全球道路上的行駛，積累了海量的真實自動駕駛資料

👉 這些資料涵蓋了各種天氣條件、道路情況、駕駛行為等

👉 其他車企即使投入再多資金，也難以在短期內獲得如此豐富的真實場景資料

為瞭解決高品質資料獲取的挑戰，AI公司可以與行業客戶合作。

以金融行業為例：

👉 銀行擁有核心壁壘：多年積累的真實資料和知識，為演算法提供高品質資料

👉 AI公司提供技術能力：頂尖演算法人才團隊和創新能力幫助銀行達成業務目標

👉 雲服務商提供基礎設施：可擴展的算力支援，降低基礎設施投入

這種合作模式的關鍵在於：

👉 各方聚焦自身優勢：銀行保護資料資產，AI公司專注技術創新

👉 明確邊界：AI公司提供技術支援而不涉足金融服務

👉 共贏機制：銀行能夠獲得更好的技術能力，AI公司也能在真實場景中驗證和最佳化演算法

需要注意的是，對初創企業而言，演算法和算力仍然存在一定門檻。高水平演算法人才的薪資成本居高不下，大規模算力投入也需要可觀的資金支援。這確實給許多初創公司帶來了發展瓶頸。不過，這種瓶頸正在被新的商業模式突破，比如通過與大企業合作，借助開源社區力量，以及採用更有針對性的細分市場策略等方式，初創企業仍然能找到適合自己的發展路徑。

通過上述案例分析，我們可以清晰地看到：雖然演算法、算力、資料三者缺一不可，但資料的不可複製性、時間積累性以及場景依賴性，使其成為了AI發展過程中最具價值的核心資產。像醫療資料、金融資料這樣的高品質專業資料，需要多年積累，包含了豐富的專業知識，這正是其他要素無法替代的價值所在。

演算法依賴人才，算力依賴預算，高品質資料正在成為企業AI能力的核心壁壘。因此，企業在制定AI戰略時，應當充分認識到資料的戰略價值，加強資料治理能力，在保護和積累專業資料的同時，探索合適的合作模式，實現可持續發展。特別是對於已經積累了大量專業資料的行業客戶來說，如何充分發揮資料優勢，選擇合適的合作夥伴，將成為決定未來競爭力的關鍵因素。 (超算百科)