数据要素关键：AI大模型的挑战与机遇

"该报告探讨了AI大模型在发展过程中对数据的需求，强调了数据质量、规模和多样性的重要性。报告指出，随着数字中国战略的推进，数据要素市场将得到完善，有助于中文数据集的发展。同时，针对大模型训练数据的版权和合法性问题，政策如《人工智能法案》和《生成式人工智能服务管理办法》提出了新的要求。报告建议关注数据资产储备公司、拥有优质数据和大模型能力的企业以及数据服务企业。海外开源数据集丰富，但高质量语言数据可能在未来耗尽，AI合成数据将可能成为解决方案。中文开源数据集的数量相对较少，这为中国的AI大模型发展带来挑战。" 详细知识点: 1. 数据是AI大模型的关键要素: 高质量、大规模和多样性的数据集对于训练大模型至关重要，是推动AI技术进步的重要因素。 2. 中文数据集的现状与挑战: 优质中文数据集相对稀缺，但数字中国战略有望推动数据市场的发展，促进中文数据集的丰富和完善。 3. 政策法规的影响: 欧洲议会的《人工智能法案》和中国网信办的相关征求意见稿，对大模型训练数据的版权和合法性提出了新规定，这将影响数据产业链的投资方向。 4. 数据资产商业化: 投资者应关注那些拥有数据资产储备并积极推进商业化的公司，以及具备优质数据和大模型能力的公司，这些企业可能会通过行业大模型来提升自身业务能力。 5. 数据服务企业的机遇: 卡位优质客户、能有效降低人力成本的数据服务企业有望在这一领域获得发展。 6. 海外开源数据集的优势: 海外开源数据集丰富多样，主要来源于高校、互联网巨头研究部门、非盈利组织和政府机构，其开放生态和长期资源积累为其提供了坚实基础。 7. AI合成数据的前景: 高质量语言数据预计将在2026年耗尽，AI合成数据技术的发展预计将解决数据耗尽的问题，Gartner预测到2030年，大部分大模型使用的数据可能由AI合成。 8. 中文开源数据集的不足: 相比海外，中文开源数据集数量较少，这对中国AI大模型的训练和发展构成挑战，需要更多的努力来弥补这一差距。