垂直领域数据乃AI发展根基

近期体验了多款主流大模型，包括豆包、千问、Gemini、ChatGPT，彼此间差距颇为明显。

让AI撰写旅游攻略、工作报告、商务邮件等基础内容，表现尚属优异；

然而一旦触及专业领域的数据分析，便破绽频现。

诸如钢铁等建材的价格波动趋势，木材供应链等细分领域的调研分析，以及投研相关工作；

皆存在大量数据失实的问题。

因此，大模型若要进一步释放价值，数据乃是根本所在。

倘若无法获取真实且持续更新的数据支撑，AI产出之物便毫无实践意义。

举例来说，让AI解析新开工项目数量与水泥价格之间的关联，若模型无从掌握真实供需数据，便会凭空捏造数值，由此推导的结论必然谬误。

此类结论断难应用于实际生产场景。多款AI产品不仅数据来源有误，且未作任何警示。

唯有行业专属的专业数据方能培育出优质模型，好比宝钢数十载炼钢积淀的数据，方属珍稀资源，依托此类数据方可打造钢铁行业精品模型。仅凭公开网络数据断难成事，国家寄望人工智能赋能制造业，然而基于低质数据构建的系统，一旦出现幻觉，车间便将酿成大祸。

真正的智者，从不随波逐流追逐热点，而是于规律之中谋篇布局。

当前除AI硬件之外，掌握行业垂直数据的企业，物理AI均具备爆发潜力，AI正从云端同质化竞争迈向垂直应用与端侧实体，ToB软件、机器人、端侧芯片、精密硬件将尽享时代机遇。

例如，今日金融IT板块的强势表现，即为转型信号。

科研创新实乃孕育未来，理应获得各国高度重视。昔日美苏争霸之际，西方全力冲刺科技前沿，洲际导弹、互联网、大功率航空发动机皆为应对苏联挑战而生。

当下正处于G2博弈时期，科技发展不应局限于AI硬件，更需软硬件深度融合、端侧落地实施方案、新能源、高端制造等多元并进。