大模型时代 垂直化是数据市场发展趋势 解决单点难题是核心竞争力

数据，作为一种革命性的生产资源，与算力、算法共同构成了人工智能产业的三大要素。受益于人工智能的蓬勃发展，人类加速进入到由数据驱动的数字化时代，数据作为核心要素的作用越来越重要。

01 大模型幕后“功臣”，数据服务迎来历史机遇

国家一直高度重视数据行业发展。 2022年12月，《中共中央、国务院关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》出台，明确指出，“数据作为新型生产要素，是数字化、网络化、智能化的基础”，并系统性布局了数据基础制度体系的“四梁八柱”。

更早些时候，2019年中国正式提出要全面发展数字经济，随后又启动数字中国建设。自此以来，数据——便被视为极其重要的战略资源而备受关注。

作为驱动人工智能产业发展的三大要素之一，数据正迎来历史性发展机遇。

一方面，数字经济蓬勃发展，各产业对数据的需求日益增加。从本质上看，数字经济即全产业的智能化转型升级，要完成这一目标就绕不开人工智能技术，最终落脚点必然要依靠大规模的数据支撑。

另一方面，AI大模型竞赛如火如荼，作为提升大模型能力的重要“饲料”，训练数据的规模、多样性成为影响大模型竞争的关键因素。

在这种背景下，数据服务行业涌现出诸多新变化。标贝科技认为，主要体现在三个方面：

一是，数据安全要求越来越高。国家出台了《数据安全法》《个人信息保护法》《数据出境安全评估办法》《促进和规范数据跨境流动规定》等一系列法律法规，不断规范数据治理体系。未来客户将更加看重数据服务的安全与合规能力。

二是，新型数据需求将高速增长。随着大模型全面提速、人工智能应用场景日益丰富，将产生新的数据服务模式，数据服务向更高质量、更低成本、更高效率方向发展。并且伴随着全球化日益加深，多语种数据需求将持续上升。

三是，训练数据规模将成为大模型竞赛的“胜负手”。目前大模型技术的真正影响竞争力因素是场景化能力，而提升场景化能力必然要依靠大规模的数据训练。因此在短期内，加大训练数据规模必然成为提升大模型能力的主流路径。

据艾瑞咨询预计，2025年，中国AI基础数据服务市场规模将突破100亿大关。德勤发布的另一则数据显示，到2027年，市场规模有望达到130亿-160亿元，年复合增长率达23.6%-28.9%。

当然，基础数据服务行业还面临着很多挑战，从宏观上看，受经济波动影响，部分客户会缩减研发预算，对数据需求将出现短期阶段性减缓，进而影响营收；从行业上看，市场竞争比较分散，依然存在数据安全与合规问题。

02 数据服务要能解决单点问题，提高场景化应用能力

AI基础数据服务行业主要面向B端客户，这让外界看起来距离C端人群很远。但事实上，在数字化时代，每个人都与数据息息相关，也都无时无刻不在使用数据。

尤其是“百模大战”以来，业界普遍认为，相较于单纯提高参数数量，训练数据的规模、多样性会带来更好的效果提升。换句话说，训练数据直接决定着大模型的能力，也进而影响着C端用户的体验感。

那么，AI基础数据厂商到底如何为客户赋能？

训练数据过程主要包括设计、采集、加工、质检等环节。以标贝科技数据采集业务为例，可支持多场景、多渠道，覆盖全球180多个国家和地区的超过250种语言和方言采集，以及多人种、特定场景及物体、特定语言及载体的图像视频采集等能力。

数据服务商最核心的能力是为客户解决单点难题，在单点问题上取得突破，再由点及面，提升场景化服务能力。换言之，能否解决单点问题，是衡量数据服务商竞争力的标准。

为此，标贝科技进行了前瞻性布局。布局的核心是研发过硬的产品——AI数据平台，以产品为抓手，针对特定的需求场景，为企业AI技术研发与场景化落地提供数据标注服务，包括文本、语音、图像视频、点云等全数据类型，可根据用户需求提供定制化训练数据解决方案。

03 竞争走向垂直细分化，高质量数据服务成为趋势

随着未来AI技术的进一步发展，市场竞争格局将会朝着垂直化、细分化发展。 标贝科技认为，判断高质量的关键是对特定场景发挥有效作用。因此标贝科技致力于为客户提供高质量的数据及衍生服务。

从定位来看，标贝科技围绕产业链提供一体化的AI基础数据服务，通过持续的场景化赋能，用数据帮助用户实现价值提升。 包括深化专业知识积累、优化工作流程、加强数据安全与合规管理，以及严格把控质量控制与服务支持等多方面能力的提升，在专业领域持续深耕细作，以更专业的姿态迎接市场机遇与挑战。

目前，标贝科技已积累了海量可商用的通用及垂直领域多模态数据集。同时，凭借专业稳定的定制化数据采集和标注能力，能够为大模型、自动驾驶、智慧金融、智慧医疗、泛娱乐等领域提供量身定制的行业场景解决方案。

提供AI基础数据服务，这门生意的门槛并不低，不仅要求数据厂商对数据要有专业理解能力，还要在拥有丰富的实践经验，能够根据客户的实际需求，制定出最优的数据处理方案。 这些要求不仅体现了数据服务商的专业素养和技术实力，也是其在市场上赢得客户信任和份额的关键所在。

审核编辑 黄宇