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摘要

Aaron Levie 认为，最有价值的数据存在于组织内部，而非开放网络。如何将这些数据有效传递给AI代理，将决定未来的竞争优势。

只有一小部分有用数据存在于开放网络上，可供所有模型用于训练或供代理使用。大部分数据存在于组织内部，通常分布在遗留系统中、人们的脑海中，或者分散在企业各处。 这些数据包括每个公司运营所依赖的市场计划、产品路线图、开发实践、合同、财务数据、战略以及一般的企业知识。 无论是用于训练模型，还是作为代理的上下文，这些数据随着时间的推移将变得越来越有价值。安全地将正确的数据传递给代理以供其操作，将成为未来公司运营和竞争的一个决定性特征。 经济中AI的有效利用，很大程度上将取决于那些能够让代理最好地理解其业务并代表其做出正确决策的公司。数据实际上就是新的石油。
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缓存时间: 2026/07/08 07:45

仅有很小一部分有用数据存在于开放网络上，可供所有模型用于训练或供智能体操作。大部分数据位于组织内部，通常存在于遗留系统中、人们的大脑里，或分散在企业各处。

这些数据包括营销计划、产品路线图、开发实践、合同、财务数据、战略以及每家公司赖以运营的通用企业知识。

无论是用于训练模型还是作为智能体的上下文，这些数据都将随着时间的推移变得越来越有价值。能够安全地将正确的数据提供给智能体进行操作，将成为未来公司运营和竞争的一个决定性特征。

人工智能在经济中的有效应用，很大程度上将取决于那些能够使智能体最好地理解其业务并为其做出正确决策的公司。数据确实是新的石油。

will depue (@willdepue): 数据的星际之门

各大实验室正朝着到2030年每年数据支出超过1000亿美元的方向发展。当我们启动万亿美元计算项目时，我们需要为另一个核心要素——数据——考虑同等规模的文明级工程。

在规模化基础之上

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