近年来，大规模预训练模型，作为人工智能领域内推动技术进步的核心力量，显著加速了人工智能的工程化及普及化进程，预示着新一代智能技术基础的形成。这些模型的成功得益于数据质量的持续提升，强化高质量数据资源供给已成为推动通用人工智能领域创新的关键。

一项关键研究揭示了模型性能与参数、数据和计算量之间的幂律发展规律——Scaling Laws。模型参数、数据和计算量呈现出指数级增长趋势，而模型在测试集上的损失则相应指数级下降，表明模型性能的提升显著。

在特定条件下，如计算量固定且参数规模有限时，增加模型参数量对提升模型性能的影响远超数据和训练次数的边际效应。这一现象促使行业普遍认同：模型性能与参数、容量成正比，参数和容量越多，模型性能越优。

观察AI产业链的现状与未来走向，中国AI数据服务市场的规模正逐渐壮大。随着行业对多样化训练数据需求的增加以及对服务质量标准的提升，产业链的专业化分工日益明确。

在青年先锋论坛活动中，云测数据总经理贾宇航强调了高质量数据对于构建强大人工智能模型的重要性。数据的丰富性和质量直接影响着模型最终表现。更多数量、更高质量的数据有助于充分训练模型，优化性能，从而赋予人工智能应用更强的服务能力。

针对大模型对高质量数据的需求，云测数据已构建了一系列优势布局。其将数据质量视为AI数据服务的核心驱动，不仅致力于技术创新优化，还深耕人才培养与产品服务体系，为客户提供场景化的高质量AI数据服务。通过数据采集、清洗与标注等流程，云测数据为企业提供AI数据处理服务，借助标准API接口支持数据导入与导出，以及算法预标注功能，覆盖多种AI数据产品与服务，实现与企业数据库的无缝对接，加速AI模型的开发进程。