人工智能全球竞赛从数据集开始

人工智能的竞争正在各个领域展开，而数据正在扮演十分重要的角色。美国没有承诺推出更快的芯片或更强大的超级计算机。它做出了一种不同的赌注：科学领导力！这取决于是否能够清理数据档案，并最终将包含数十年研究的不同数据系统拼凑在一起。

问题关键在于各国能否构建出可以实现这一目标的数据集。结构化、连贯、标记更深入的数据集，模型可以实际使用。

多年来，研究人员一直表示，真正的瓶颈不是数据量，而是质量。格式不同的基因组文件；气候记录缺少完整的元数据；实验室结果埋在十年来没有人接触过的遗留系统中……

纠正这一点的一些工作已经开始。一些机构甚至开始悄悄地做功课，没有大张旗鼓。人工智能就绪的数据不仅仅是一个子项目，这是基础设施，这可能是一个转折点，可以推动数据基础设施达到一个新的水平。

科学术语来说，这意味着将被动记录转换为主动系统。如果模型得到干净、结构化和标记的数据，它们在产生有意义的见解方面最有效。如果没有这一点，即使是最复杂的系统也只是猜测或连接相距太远的点。

为AI做好准备就是为编排做好准备。适用于将科学模型从一个数据集移动到另一个数据集中而无需手动清理每一步的工作流程。你不能仅仅将一个模型指向PB级的PDF并进行合成，需要结构化字段、持久格式、时间戳、实验元数据和域之间的映射。

你想要可以推理的数据（而不仅仅是搜索）。你还需要适用于各机构和学科的标准。这正是为什么机构将不得不做的不仅仅是建立存储库。他们将需要构建数据栈。

整个2025年，关键机构已经开始为人工智能就绪的科学基础设施奠定基础。美国国立卫生研究院试行了针对机器学习工作流程进行优化的结构化临床数据集。美国国家海洋和大气管理局完成了第一轮大规模元数据清理，旨在确保数十年的大气和气候数据能够很好地与现代数据管道配合使用。

在欧洲，开放科学云发布了符合FAIR标准的新元数据系统。德国和法国联手使研究档案符合人工智能科学的可重复性标准。日本开始使用相同的API框架汇总基因组、材料和大气数据。英国启动了一项国家审计，根据结构和完整性对数据集进行分类。

在表面之下，还有更基础的东西在起作用。各国希望控制自己的科学未来。这就是构建AI就绪数据集的关键所在。

更干净的数据意味着更快的实验和更少的失败复制。实际上能够跨领域学习的模型。政府将此视为长期利益。它加快了研究时间，开辟了全新的空间。

这是关于国家层面的韧性。这是关于拥有一个不依赖于外来资源的基础设施。在任何科学领域，包括基因组学、气候或材料科学，数据质量决定了谁能领先，谁落后。这就是为什么这项工作正从研究实验室转向国家数据战略。我们已经看到数据中心投资激增。现在投资的国家不仅在为更好的科学做计划，还在为科学力量通过模型知识流动的未来做准备。