摘要：随着人工智能大模型的迅速普及，越来越多的企业开始将其部署在业务当中。全球管理咨询公司麦肯锡的一项最新调查显示，超过四分之三的受访企业表示，所在组织已在至少一个业务环节部署人工智能。

川观智库研究员 徐也晴

随着人工智能大模型的迅速普及，越来越多的企业开始将其部署在业务当中。全球管理咨询公司麦肯锡的一项最新调查显示，超过四分之三的受访企业表示，所在组织已在至少一个业务环节部署人工智能。

值得一提的是，麦肯锡的这项调查也显示了企业的招聘倾向，即在已部署AI的企业中，半数受访者称未来一年企业需要更多数据科学家，也就是能够帮助收集、分析和解释大量数据来解决复杂业务问题的专家。

算力、算法、数据是人工智能的三要素，为什么数据科学家在当下更受欢迎？近日，上海大数据联盟等机构联合发布的《大模型重构大数据产业发展白皮书（2025）》（以下简称《白皮书》）表示，当前文本数据的优势正被快速消耗殆尽，而图像、音频、视频、操作日志等将成为企业竞争的关键资源，如何将这些数据转化为高密度、低噪声的向量语义表达，将决定企业模型的推理深度与决策敏捷度。

除此之外，《白皮书》还强调，企业拥有模型并不等于拥有了智能。未来企业之间AI能力的差距就在于是否构建了灵活、动态、可反馈的数据流调度机制。其中就包括数据预处理的智能性、特征抽取的自动化、训练数据的实时更新机制，以及语义知识图谱的在线演化能力等等。也就是说，数据的质量、表示能力和流动效率，正在定义模型的“智能边界”。

中国计算机学会原理事长、CCF计算机博物馆馆长梅宏表示，没有数据就不可能有智能，大模型能力的天花板也是由数据来定义的。眼下，如何更好地释放数据要素价值，构建高效的数据生态体系，已成为学界业界共同的课题。对此，《白皮书》也强调，在大模型时代，谁能率先构建高质量、可流通、可信任的行业级数据集群生态，谁就能在模型竞争中占据数据资源的制高点。

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