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沈阳表示，将AI可用数据的现状比作传统矿产资源，并非单纯因为数据“总量”枯竭，更像是随着“矿藏”不断开采，能轻松获取的优质“矿石”（高质量数据）变少了，剩下的数据要么同质化较高、要么质量较低，因此无法直接满足新一代大模型的训练需求。如今的数据可能仍有海量存在，但充斥着偏见、不一致或缺乏标注，类似于经过开采剩余的矿石贫矿化严重，需要更多的精炼和加工。

　　　　思必驰科技股份有限公司 首席科学家 俞凯：之前主要是中文，有一点英文，现在要有20多个语种，这就缺乏很多的人才，既有把这些语种扩展出去的算法人才，又需要语言方面的一些人才，还需要更多的工程型的产品开发人才、测试人才等。