AI应用的“最后一公里”，模型再强也绕不开数据困境

拼参数、拼算力的“军备竞赛”，逐渐进入了拼落地、拼效果的“深水区”。一个越来越清晰的共识是：AI应用的天花板，不在模型本身，而在数据。 如果说2023年到2025年，企业关心的是AI能做什么，那么到了2026年，问题已经变成了AI凭什么能做，AI凭什么能给出准确的回答？凭什么能做出可信的决策？答案只有一个：数据。 但现实是，绝大多数企业的数据，还远没有做好准备。 数据拖了AI的后腿 Gartner曾在一份报告中指出，到2025年，80%的数据与分析计划将无法大规模创造业务价值，其中数据孤岛和数据质量问题是核心障碍。虽然这个预测多少有些悲观，但企业在实际落地AI项目时的感受确实与之吻合——模型训练出来了，推理框架搭好了，可一接上企业内部的真实数据，问题就全暴露了。