数据供应商将为2026年下半年前沿AI模型提供动力

# 数据供应商将为2026年下半年前沿AI模型提供动力

一位顶级分析师框架指出，2026年下半年专门数据供应商将成为前沿人工智能模型的关键基础设施。CNBC在2026年6月30日报道，这些先进模型需要越来越多灵活且高质量的数据。投资论点依赖于能够提供这些数据的软件公司，预测资本配置将发生结构性转变。预计到2027年，AI数据供应链市场将达到420亿美元，较2025年的280亿美元增长。

背景 — 为什么现在重要

当前的投资格局经历了2025-2026年的转变，基础模型的性能提升开始减速，缺乏新颖的高保真数据集。最后一次重大范式转变发生在2023年，当时前沿模型（如GPT-4）的模型训练计算成本超过1亿美元。自那时起，焦点从原始计算规模转向数据质量和多样性。

宏观背景下，资本成本上升，10年期国债收益率为4.22%。这一环境对缺乏近期变现的投机性科技投资施加压力，偏向于那些具有清晰收入模型和在既定工作流程中扮演关键角色的公司。2026年第一季度，纯粹AI模型开发者的风险投资资金同比下降18%。

当前关注的催化剂是基于公开互联网数据训练的模型即将达到性能平台期。专有的、结构化的和领域特定的数据集现在成为实现人工通用智能基准的主要瓶颈。这一瓶颈促使对控制有价值数据管道的公司的重新评级。

数据 — 数字显示了什么

市场数据显示，模型构建者与数据供应商之间存在明显的差异。纳斯达克100科技行业指数（NDXT）今年迄今上涨12%，而由标准普尔数据与处理指数定义的一篮子上市企业数据管理和策划公司在同一时期上涨了24%。

投资流向证实了这一趋势。2025年，AI数据基础设施初创公司的风险投资资金达到87亿美元，比2024年增长45%。公共市场的估值反映了这一溢价。数据即服务子行业的前瞻市盈率平均为32倍，而更广泛的企业软件行业为24倍。

一个关键的性能指标是高质量训练数据的成本，自2023年以来增加了约300%。生物医学或专有代码等领域的专门数据集现在的价格超过每TB 500万美元。下表展示了由于数据所有权驱动的估值差距。

指标	纯粹模型构建者	企业数据供应商
今年迄今收入增长（平均）	28%	41%
毛利率	58%	72%
前瞻市盈率	19倍	32倍

分析 — 对市场/行业/股票意味着什么

二阶效应在技术生态系统中创造了明显的赢家和输家。与业务工作流程深度集成的企业软件公司，如Salesforce (CRM) 和 ServiceNow (NOW)，有望通过其专有的运营数据实现变现。数据聚合和标注平台如Appen和Scale AI面临着更新的需求，但也受到数据获取成本上升的利润压力。

在医疗（Veeva Systems - VEEV）、金融和工程（ANSYS - ANSS）等领域的专门垂直软件公司，通过其独特的高价值数据集获得竞争优势。这些公司可能在2027年底之前通过新的数据许可费用实现15-25%的收入增长。相反，完全依赖公共网络数据进行模型训练的公司面临输入成本上升和潜在的性能停滞。

一个关键的限制是监管风险。像欧盟AI法案和拟议的美国法规这样的数据隐私框架可能会限制数据流动并增加合规成本，可能侵蚀数据供应商的利润。投资流向非常明确：对以数据为中心的SaaS公司的对冲基金在2026年第二季度增加了38%的净多头头寸，同时减少了对硬件中心AI投资的敞口。

前景 — 下一步关注什么

三个具体的催化剂将决定这一投资主题的轨迹。首先，2026年7月底主要AI实验室的财报电话会议将提供关于数据获取策略和成本的评论。其次，2026年9月17日的美联储政策会议将影响对这些成长型股票的折现率。第三，预计在2026年第四季度主要AI会议之前会有关键的数据合作伙伴公告。

关注的水平包括标准普尔数据与处理指数相对强弱指数与NDXT的比较。持续的RSI超过60将表明持续的超额表现。投资者还应监测领先数据平台公司的毛利率；任何低于65%的收缩可能表明竞争或输入成本压力上升。10年期国债收益率保持在4.0%以上将使估值倍数保持在合理范围内。

常见问题解答

什么是前沿AI模型？

前沿模型代表了人工智能系统的最新一代，目标是实现接近或超过人类水平的多种认知任务的能力。它们与早期模型的区别在于其规模，需要在超过一万亿个标记的数据集上进行训练，参数数量达到数百亿。它们的开发目前由少数资金充足的实验室主导，包括OpenAI、Anthropic和Google DeepMind。这些模型的性能现在主要受到高质量新颖训练数据可用性的限制。

数据供应商如何从AI公司获利？

数据供应商通过几种机制产生收入。主要模型是为模型训练许可专有数据集，通常以多年的合同和基于使用的费用结构。第二个模型涉及数据策划和标注服务，即对原始信息进行处理、注释和结构化，以便机器使用。第三个新兴模型是创建合成数据——算法生成的信息，模拟现实世界的模式——用于增强稀缺的真实数据集。这些服务因其对模型性能的直接影响而收取显著溢价。

这一趋势是否类似于2020年的云基础设施繁荣？

数据即服务的趋势与2020年代初的云基础设施投资周期存在相似之处，但有关键差异。两者都代表了技术淘金热中的“铲子和锹”投资。然而，云基础设施高度资本密集，要求大量物理资产。数据提供更依赖软件，并受益于更强的网络效应；数据集的价值随着更多模型在其上进行训练而增加，形成潜在的赢家通吃的动态。数据服务的毛利率通常更高，往往超过70%，而云基础设施的毛利率在30-40%之间。

总结

2026年下半年，投资的阿尔法从AI模型创建者转向控制稀缺高质量数据的软件公司。

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