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首先，在Web 2.0时代（如淘宝、美团），开发者需要处理用户点击、停留时间、购物车等成百上千种零散的数据信息。但在AI时代，99%的数据最终都是一种格式，即Context。没有办法将自己的数据，转换为方便放进大模型上下文里的产品，都将受到极大的挑战。
其次，要积极践行“通识、通智、通用”的育人范式。中小学层面，我们提供中小学AI通识教育全栈解决方案，推动全民人工智能素养与技能提升。大学本科层面，我们在北大、清华创办“通用人工智能实验班”，开展通识、通智、通用类教育。博士层面，我们启动“通用人工智能协同攻关合作体人才培养计划”，联合15所高校培养博士生，推动重大成果产出。区域层面，我们2024年成立湖北人工智能学院，联合50所高校、30余家AI企业，在地方政府支持下共建“高校+企业+研究院”三元协同的教育创新联合体。，详情可参考chrome
据统计数据显示，相关领域的市场规模已达到了新的历史高点，年复合增长率保持在两位数水平。
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此外，1.与以往互联网复杂的数据心态不同，AI 应用的数据形态极其单一。
最后，算力集群管理、分布式训练这种单点型Infra，它重规模、重资产，大厂在此更有优势。相对于单点型Infra，集成型Infra并非意味着发明了新的数据库形态，而是将第三方的资源和服务进行组合优化，输出新的产品和服务形态，考验的是早期团队对生态位的选择。
另外值得一提的是，在上一家公司工作期间，叶坚白探索了ChatBot、Agent等不同形态的AI产品。其中两个有关数据的趋势，引起了他的注意：
展望未来，中传砍掉16个专业的发展趋势值得持续关注。专家建议，各方应加强协作创新，共同推动行业向更加健康、可持续的方向发展。