2026年人工智能数据：网络数据基础设施的崛起

核心观点与关键数据

AI 数据基础设施的重要性与挑战
随着 AI 系统开发进入高竞争环境，实时公共网络数据已成为必要条件。Vanson Bourne 2026 年对 500 名 AI 实践者的调查显示，实时数据使用量同比增长 132%，数据消耗持续增长。AI 发展需依赖基础网络数据基础设施，包括实时数据获取、交互、模型训练及机器人应用，但数据获取难度加大，显著限制 AI 项目发展。

关键挑战与需求

1. AI 部署面临数据基础设施问题

   • 59% 的组织认为基础设施成本和运营成本是主要挑战
   • 58% 强调可靠性及数据质量需求
   • 46% 需要更快的数据收集速度
   • 44% 存在人才或技能缺口

2. 实时数据成为 AI 部署基础

   • 97% 的组织已将 AI 直接连接至实时网络数据源
   • 主要应用场景包括：业务洞察（76%）、运营改进（64%）、AI 训练（60%）
   • 代理（Agents）依赖实时网络连接支持各业务领域

3. 未来网络基础设施需求

   • AI 领导者将实时数据获取（65%）列为最关键需求，高于基础设施管理（56%）和治理合规（56%）
   • “双层互联网”正在形成（87% 同意），人类网络向代理网络转变

数据量增长与瓶颈

• 过去 12 个月，AI 训练数据使用量平均增长 132%
• 主要挑战包括：数据质量验证（44%）、可靠数据源获取（43%）、集成复杂度（38%）
• 98-99% 的受访者认为实时数据对模型至关重要，静态数据已无法满足需求

机器人与基础模型协同

• 85% 的机器人训练组织使用基础模型，其中 68% 采用多模态数据采集
• 机器人训练数据量增长与模态偏好（图像/文本）同步，反映感知+操作训练需求

合规与伦理风险

• 88% 的受访者认为公共网络数据获取受限（如监管、服务条款）
• 主要合规需求：数据来源透明度（61%）、法律合规流程（51%）、避免敏感数据采集（38%）
• 主要伦理风险：侵犯版权（31%）、数据偏见（37%）、缺乏透明授权（37%）

第三方数据服务商角色

• 65% 的组织依赖第三方数据服务商，原因包括：更快收集（46%）、合规管理（44%）
• 第三方服务商需满足：规模化无阻塞访问（52%）、法律合规（51%）、来源透明（61%）

结论
AI 发展进入实时数据依赖时代，静态数据模式终结。组织需构建兼具速度、可靠性与合规性的数据基础设施，第三方服务商成为关键战略伙伴。未来竞争将围绕“三合一”能力展开：快速获取、稳定运行、合规运营。