作者
Victor Shilo
Chief Technology Officer
Victor 是一位备受尊敬的技术专家、企业软件专家和 AI 专家。他是《AI Driven》的作者，斯坦福大学商学院（GSB）校友，并为多家出版物撰稿。作为一名满怀创业精神的企业家，Victor 共同创办了三家公司——APIphany（已被微软收购）、Kublr 和 Sympli——并始终通过务实、面向生产的解决方案推动创新，深度投身其中。
2025 年被明确定义为 "AI 代理元年"。新创企业如雨后春笋般涌现，宣称要用智能自动化重塑工作流程。虽然部分企业确实在解决实际问题方面创造了价值，但更多公司仅在公开模型基础上叠加提示工程。
当前 AI 代理市场正面临一个现实：大多数代理高度同质化、可替代。原因在于它们依赖相同的通用大语言模型，训练数据来自公开互联网，极少经过微调或优化。因此，其“智能”多源于提示工程而非独特能力，导致差异化表层化、复制门槛低，缺乏真正的竞争护城河。
这一轮 AI 浪潮的根本不同
与以往技术变革不同，AI 的核心目标是降低复杂性，而非增加技能门槛。iPhone 带来移动优先思维，云计算实现弹性基础设施，二者均提升了系统复杂度；而 AI 致力于消除人机交互摩擦，提供随需即用的智能，主动适配用户习惯。
这使得本轮 AI 浪潮更具颠覆性——它无需专家解释价值，甚至可能取代部分专业角色。然而存在一个核心悖论：当前 AI 智能本质上是“历史性”的。模型基于过去的数据训练，难以回答尚未提出的问题，无法真正预测未来。
互联网训练数据的天然局限
主流大语言模型依赖书籍、网站、代码库、维基百科等公开内容进行训练。这些数据规模庞大但具有时间局限性，本质是对过去的快照。
尽管模型具备良好表达能力和信息整合能力，但其输出多为已有知识的重组，倾向于强化既有叙事，难以挑战现状或捕捉行业深层洞察。从商业角度看，这种通用智能极易商品化，当所有企业使用相同基础模型时，战略优势荡然无存。
AI 驱动的下一次跃迁，不在于重复已有知识，而在于挖掘非公开、独特且面向未来的智能资源。
专有数据的巨大潜能
真正的差异化始于企业独有的数据资产。许多组织已通过检索增强生成（RAG）或向量检索技术，将大模型与内部文档连接，初步释放数据价值。但这仅触及冰山一角。
每家企业都拥有富含业务背景的结构化数据：交易记录、产品遥测、客服日志、运营指标等。这些数据承载数十年经营智慧，蕴含行业细微差别，是构建个性化 AI 模型的关键原料。
基于专有数据微调的模型不仅能提供相关答案，更能内化企业运作逻辑，理解专属术语、识别客户信号，成为外部无法复制的“本土化智能”。由于这些数据未被搜索引擎索引，也不用于基础模型训练，其独占性构成了坚实的竞争壁垒。
用合成数据建模未来场景
过去，利用专有数据训练先进模型需要高昂成本与稀缺技术。如今，随着高效训练方法和开源生态的发展，定制 AI 正加速普及。率先布局的企业将获得难以逾越的优势。
然而，某些场景下真实数据不足或获取困难。此时，合成数据成为关键补充，在医疗、金融、制造等领域展现巨大潜力。例如，可用于模拟患者预后、预测交易流量或产品碰撞测试，相比传统方式更灵活、可扩展。
结合自学习模型，AI 可生成百万级仿真场景，持续优化边缘情况，在人工介入前揭示深层规律。与反映“已发生”的历史数据不同，合成数据聚焦“可能发生”，具备推理性与预测性，真正面向未来。
合成数字孪生与大行为模型
数字孪生作为物理对象或系统的虚拟镜像，早已应用于工业与城市治理。新加坡已构建城市级数字孪生，用于模拟交通、能源消耗与基础设施压力，形成实时优化的“虚拟实验室”。
在此基础上发展出的“大行为模型”（LBMs），超越语言理解，专注于建模决策行为。LBMs 不仅分析“说了什么”，更预测“会怎么做”，学习个体或系统在特定刺激下的反应模式。
其训练数据来自数字孪生、智能体仿真或匿名行为日志。在智慧城市中，LBMs 可模拟政策调整对交通的影响；在金融领域，可预判利率变动对客户行为的连锁反应。这类模型动态演化，支持“假设分析”，助力决策者预见复杂后果。
高精度合成数据生成技术已趋成熟。将其融入 AI 开发核心环节，可让系统模拟罕见、极端或未发生的场景，构建更智能、安全与韧性的体系。
实践路径与起点
若 AI 的价值取决于底层数据质量，企业必须重新定义竞争优势来源。一些组织坐拥多年未被充分利用的运营数据；另一些则可在仿真技术中找到突破口。两条路径殊途同归：构建既能反映现状又能预测未来的智能系统。
转型始于认知觉醒。多数企业尚未意识到自身数据的战略价值，更少主动探索其在 AI 中的应用。首要任务是认识到：专有数据不是运营副产品，而是核心战略资产。
其次应开展小规模实验，如在开源模型上进行微调，即可显著提升准确性。同时，需前瞻性思考合成数据的应用空间，尤其是在数据稀缺、高风险或敏感领域。
企业应超越“AI 即自动化工具”的狭隘认知。AI 不仅加速旧任务，更代表全新的观察、思考与决策范式。当智能成为产品核心，数据便是关键原材料。数据质量越高，决策越精准。
今天的模型由互联网内容训练而成，而明天的突破，将源于那些尚未被看见的数据——它们很可能，就在你手中。
