【資料圖】

超大模型依賴于海量的數(shù)據(jù)，研究機(jī)構(gòu)Epoch AI認(rèn)為，對數(shù)據(jù)需求急劇增加，以至于可用于訓(xùn)練的高質(zhì)量文本可能會在2026年耗盡。

人工智能模型的兩個基本要素就是數(shù)據(jù)集和處理能力，系統(tǒng)在數(shù)據(jù)集上接受訓(xùn)練，模型通過處理能力檢測這些數(shù)據(jù)集內(nèi)外部之間的關(guān)系。在某種程度上，這兩大基本要素可以相互替代：一個模型可以通過吸收更多數(shù)據(jù)或增加更多處理能力加以改進(jìn)。然而，在專業(yè)人工智能芯片短缺的情況下，后者正變得越來越困難，這導(dǎo)致模型構(gòu)建者加倍專注于尋找數(shù)據(jù)。東北證券分析稱，在本輪AI浪潮下，疊加數(shù)據(jù)要素市場的快速變革，本身是數(shù)據(jù)源、或接近數(shù)據(jù)源的公司能夠更好地使用AI創(chuàng)造出更大價值，成為AI新時代真正的受益者。

據(jù)財聯(lián)社主題庫顯示，相關(guān)上市公司中：

中文在線擁有海量的正版中文數(shù)據(jù)資源，公司擁有網(wǎng)絡(luò)原創(chuàng)駐站作者440余萬名，超萬億字的中文文字資源。

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