用于AI的新型网络数据基础设施层将加速人工智能发展

人工智能的下一阶段发展可能取决于新型基础设施层的出现，该层将提供实时网络数据访问。这一层需处理数亿域名与每周新增的数十亿URL，突破技术瓶颈并确保信息时效性。

Bright Data平台负责人Or Lenchner强调，网络数据量庞大，但缺乏正确的基础设施使企业无法有效利用。此前AI进步依赖于训练数据与模型规模扩展，但如今动态性与非结构化数据成为核心挑战。

现代AI系统需持续获取最新信息以分析价格、消费者情绪与市场趋势。基础设施必须支持数百万并发请求，处理不同语言、格式与访问规则的网站。数据延迟降低模型效率，过时信息则导致决策失误。

使用实时高质量数据还能减少AI「幻觉」风险，提升用户信任度。调研显示，56%的AI专家认为实时数据访问对提升结果准确性至关重要。然而，即使采用RAG等技术，许多系统仍无法提供实时且上下文相关的信息。

Gartner数据显示，到年底前，60%的缺乏结构化实时数据访问的AI项目将被终止，这凸显了网络数据基础设施的必要性。