1.2.4 数据海洋中的新大脑

大数据由无数个终端汇集而成。理想的网络状态是去中心化的，但现实中受限于硬件设备的部署与实施，我们所处的网络结构呈现金字塔形态，各个云服务提供商和大型企业部署的服务集群成为大终端，也是网络中的重要节点。通过这些节点，数据可以延伸到更小的终端，比如云服务商支持的企业组织和数字工具等。

这一结构有助于我们更好地理解大数据的层次结构，也让我们能够更直观地感知AI技术带来的影响。

在过去，要实现数据的挖掘和分析，往往需要大量的人力和时间。像IBM SPSS这样的数据统计软件曾是行业中的佼佼者。而在更早的时期，科技公司推出的商业智能（BI）方案也旨在挖掘数据的内在价值，实现精细化运营和可视化展示。

但无论是通过专业软件工具还是依赖工程师，处理海量数据的效率都很有限。例如，短视频平台每天面临的庞大内容审核工作，即使是头部的大平台拥有强大的技术力量和团队，也难以做到完全准确地识别有害内容。而规模稍小的内容平台，在技术“误伤”时往往依赖用户自己的反馈来辅助审核工作，甚至有部分内容平台为了支持头部博主，会通过白名单的方式避免误操作。

然而，AI的出现能够有效解决这一问题。相比于人工审核或其他技术方案，AI在效率上具有明显优势。

当AI被各个终端部署时，它便替代了人力与专业的数字工具，成为新的“大脑”，在数据运营中展现出强大的能力与效率。OpenAI开源其GPT模型后，大模型成为接入产品的“大脑”，为用户提供了更快速的内容生成服务，用户通过简单的操作就能获得想要的内容，这展现了AI技术的强大。