По мере созревания гонки вычислительных мощностей фокус индустрии смещается на данные как на основной источник интеллекта искусственного интеллекта. Это включает вопросы монетизации активов данных, управления безопасностью и изменения парадигмы научных исследований, управляемых ИИ.
Сдвиг фокуса в разработке ИИ
На Китайской интернет-конференции в 2026 году внимание отрасли отошло от количества вычислительных карт в центрах обработки данных к более глубокому вопросу: откуда берется интеллект? Ответ все чаще указывает на данные как на ключевое топливо, движущее революцию ИИ.
Проблемы монетизации данных
Наиболее насущной проблемой остается монетизация активов данных. Несмотря на благоприятную национальную политику, которая установила трехстороннюю систему прав на владение, использование и эксплуатацию данных, предприятия сталкиваются с двойной дилеммой: опасения по поводу регистрации данных как активов и неспособность эффективно их монетизировать. Член правления Guo Mai Internet Чжэн Айцзюнь представила примеры, включая государственную рыбохозяйственную группу, где платформенные данные были успешно оценены в 16,65 миллиона юаней и конвертированы в капитал с использованием рыночных и затратных методов. Она предложила модель 1371 — структурированный семиэтапный процесс для преобразования сырых данных в торгуемые активы, охватывающий идентификацию основного бизнеса, инвентаризацию активов, проверку соответствия, признание активов и согласование спроса и предложения.
Эволюция управления безопасностью данных
По мере того как ИИ меняет ландшафт угроз, эволюционирует управление безопасностью данных. Внедрение больших моделей кардинально меняет границы безопасности данных. Традиционные методы классификации, основанные на периметре, не справляются со сложностью рисков эпохи ИИ. Слияние обучающих данных создает взаимосвязанные данные на разных уровнях безопасности, что делает почти невозможным внутреннее определение атрибуции знаний. Возникают новые векторы атак, такие как внедрение подсказок (prompt injection), атаки типа jailbreak и отравление данных. Вице-президент 360 Digital Security Group Чжао Ю описал три уровня вмешательства: устранение уязвимостей на уровне инженерии в фреймворках и инструментах ИИ; очистка, маркировка и анонимизация данных на уровне данных для обучения и вывода; а также аудит на уровне приложений и надзор с участием человека для предотвращения повышения привилегий.
Организационная трансформация для ИИ
Требуемая организационная перестройка для внедрения ИИ является глубокой. Многие компании функционируют с разрозненными отделами бизнеса и ИТ, где никто не несет ответственности за качество или управление данными. Чжао выступает за создание специализированных комитетов по управлению данными и должностей инженеров данных для обеспечения высокого качества поставок данных на уровне организационной структуры, что является необходимым условием для любого значимого развертывания ИИ.
Прогнозы на будущее ИИ
Заглядывая в 2035 год, эксперты прогнозируют фундаментальный переход ИИ от индивидуального к коллективному интеллекту через симбиоз человека и машины. Чжан Дун, член Национального комитета по интеллектуальному производству, предсказывает, что ИИ изменит рабочие процессы научных исследований посредством парадигмы сухого эксперимента, а затем влажного эксперимента, когда ИИ проводит вычислительное моделирование до того, как люди выполняют целенаправленные физические эксперименты, что значительно повышает эффективность НИОКР. Конечная трансформация требует перехода от форматов данных, понятных человеку, к форматам, понятным ИИ, поскольку управление данными коренным образом переориентируется на потребление машинами, а не на человеческое понимание.
