本文来自微信公众号“陈述根本”，作者/陈根。
专业小模型具有比通用大模型更快的实现商业变现与行业变革的能力。
研究机构Epoch AI认为，对数据需求急剧增加，以至于可用于训练的高质量文本可能会在2026年耗尽。
大模型的核心三要素就是算法、算力与数据，而决定着大模型智商水平的核心就是数据，数据就如同人类的知识教育输入一样，输入高质量的知识，相对而言就能产出高质量的认知。
而大模型对于数据的学习能力则取决于算力，当算力不断提升的情况下，就意味着大模型学习人类数据的能力越来越快，而人类社会所产出高质量数据的能力将远落后于大模型的学习能力。
那么根据算力演变，以及人类社会产生数据能力的模型推算，训练大模型的数据将在2026年耗尽这是完全可能，甚至在很多领域会更快的被耗尽。
因此，从这个层面来看，掌握着产业核心数据的公司将是接下来重点需要关注的领域。这也正是我一直所说的，要关注行业垂直领域，拥有着核心数据的公司，这些公司在叠加了AI技术之后，将很快训练出行业垂直性的专业小模型。
而从商业落地价值实现的层面来看，专业小模型比通用大模型更快的实现商业变现与行业变革的能力。同样，这也让我们看到，没有掌握核心数据的公司，不论是谈论大模型，或是谈论小模型，本质上都只是炒作。因为没有数据，就不可能训练出相应的模型。
