为什么说模型不是瓶颈，数据和语义层才是？
因为模型很容易更换，从一家换到另一家成本不高，但数据换不掉；语义层是自然语言与物理表结构之间的粘合剂，语义不好，数据处理结果就只能靠运气。
“数据比模型重要”成了共识，接下来拼什么？
资讯摘要
模型这一层已经不是胜负手了，卡住企业的是下面那层数据，以及数据的含义。
AI 摘要
InfoQ 圆桌讨论中，Snowflake 全球产品总裁 Christian Kleinerman、白鲸开源创始人郭炜等人达成共识：模型层已不是胜负手，真正卡住企业的是数据及其语义层。文章认为共识形成意味着红利结束，接下来比拼行业纵深、把判断沉淀为资产的速度，以及一把手亲自拍板统一数据口径的决心。
AI 问答
企业落地 AI 除了模型还需要什么？
还需要 AI-ready 的数据、AI-ready 的 know-how，以及人这一侧的 taste 和 judgment，其中最难的是让总部与区域对同一数据口径达成一致。
为什么数据底座建设只能是一把手工程？
因为这类工作成本是当期的、收益滞后且难以归因，且需要有人对销售口径与财务口径等冲突做出裁决并承担说错的责任，这在组织里没有第二个人能做。
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