（来源：上观新闻）
从旧金山的Mℹarket St🇬🇷📆reet到🇲🇵🚐北京的👗望京，从伦敦高等3️⃣🐖法院到慕🔨尼黑地👊方法院🐋♏，全球AI厂商都👡🙆在为同🈂🇬🇶一件事忧心：🇸🇾➖训练模型的数🖖据是否干净💡、来源是⚫📜否清晰、⛴🦹♀️供应能否持续📺…… 也是在这🧮一年，一条长🐫期隐于幕后🐹的产业链—🚞🍚—AI数据▫供应链，被🌌资本市场和🌨产业记者推到了🐇聚光灯🧷🐣下⚱。国内算力企业🤫如果都试图复制同↖一条路径9️⃣，结果很🧖♂️可能不🇵🇼是生态繁荣，而🇵🇼☔是同质化内👩🎨📘耗：大📲家一起追一个最💴成熟、也❣最难追上🇦🇬的方向，🙀🧱最后谁✖🔍都拿不到足🍷🕋够大的开发者🍙规模💂。
她只能做简单🇹🇲🗒的涂色，遇到复⬆🎽杂的上😻色工艺还是🧱只能找工作🧾🇨🇦室代工，“毕竟😢岁数大了，眼睛🌻花，小🇹🇰的细节看不清”😗。但这两年明🎩👨👦显看到👨🚒🇸🇽一个趋势：越来越📊多企业开始🥒💍从“短期获客”转🚫向“长期☹品牌经🕯营”🔐🥮。海外有😩Scale 🦌🥝AI、Sur🤽♀️🍦ge AI、Me🥳rcor、La😩belb🏈ox、Sn🥃🕳orke😟🍈l AI、T💛urin🧫🎪g、Invi👻👨🔬sible Te♋🕝ch等标志性企业🇳🇦；国内则有🥨海天瑞声、云测数🏓🇦🇪据、百🇲🇦度智能🕐👨👩👧云数据众包、字🇭🇺🥎节火山引擎数据📶服务、数据堂🚎🥗、星尘数据等🦍。
