2022年11月，OpenAI的ChatGPT问世，这一事件不仅是技术创新的里程碑，更被视为重塑全球AI战略版图的关键转折点，它标志着新一轮大国AI竞赛的序幕被正式拉开。在此背景下，其增长的规模与速度本身，就是一种颠覆性的战略壁垒。
图片来源：David AI Labs David AI Labs 这家初创公司通过出售音频数据集来帮助训练人工智能模型，近期在新一轮融资中从投资者处筹集了 5000 万美元——这表明为 AI 开发提供
“我最近刚满 19 岁，从加拿大滑铁卢大学计算机学院退学（创业），致力于创建最高质量的编码数据引擎，为最强大的大模型提供支持。”不久前，出生于加拿大的亚裔女孩 Serena Ge 在自己的个人网站上写
数据分析初创公司Fivetran 正就收购数据管理公司 dbt Labs 进行谈判，据知情人士透露，该平台可帮助企业为分析和人工智能应用管理及预处理数据。
AI应用的争夺战，打到哪儿了？
最新消息，英伟达计划向OpenAI投资最高1000亿美元，OpenAI则要用这笔钱构建至少10GW的AI数据中心，全用英伟达的系统。10GW，相当于400-500万个GPU了，并且，黄仁勋8月份曾表示，建成1GW的数据中心的成本大约在500-600亿美元。
刚刚，芯片圈大地震，英伟达将斥资50亿美元入股英特尔，一举成为大股东！英伟达出钱，英特尔出力！英特尔将为英伟达定制AI数据中心所需的x86 CPU，未来还将推出集成英伟达GPU的系统级芯片。
真正决定AI上限的，已从「模型规模」转为「数据质量」。从Meta押注数据平台到xAI裁员转招「专业AI导师」，全球「数据大战」全面进入下半场。中国玩家里，澳鹏数据独占一档，仅2025年上半年营收达3.06亿元。高质量、可追溯、可工程化的数据生产，正成为AI产业的新壁垒。
谷歌DeepMind研究团队一年前的研究成果直到昨晚才姗姗揭秘，提出了一种叫做GDR的新方法，颠覆了传统训练中设法剔除脏数据的思路，将饱含恶意内容的数据「变废为宝」，处理后的数据集用于训练，甚至比直接剔除脏数据训练出的模型效果还好，「出淤泥而不染」，「择善而从」。
2025 年上半年，日本 AI 应用市场呈现出一个鲜明特征，用户规模不大，但付费能力极强。日本总务省 7 月发布的《信息通信白皮书》显示，日本个人用户的生成式 AI 采用率仅为 26.7%，只有中国（81.2%）的三分之一，也远低于美国（68.8%）和德国（59.2%）。
