都2026年了，你还以为AI项目失败是因为算法不够强？
以为数字广告烧钱没效果只是运气不好？ 醒醒吧！真相其实远比这残酷——87%的AI项目死于数据质量问题
全球数字广告每年7500亿美元投入，近1/3被数据欺诈吞噬
亚马逊精心打磨多年的AI招聘系统，最终因为训练数据严重偏见直接下线……问题从来不在算法，而在它们吃的“原料”。再顶级的厨师，给你一堆发霉变质的食材，也做不出像样的菜。这时候就体现出两种思路的巨大差距：数据 ≈ 存储 VS 数据 ≈ 基础设施数据即存储：文件随便往仓库一扔，过期没过期、被改没被改、来源靠不靠谱，全看运气和人品。
数据即基础设施：每份数据都有“身份证”，从出生到每一次流转、修改，全程可查、可证、可追溯。
在监管越来越严、动不动就要“可解释性”和“数据血统”的今天，
光靠口头说“我数据没问题”已经完全不够用了。你必须能拿出证据。@Walrus 🦭/acc 从底层就按这个逻辑在设计：每个文件/blob 拥有唯一可验证的数字身份
每一次修改都有不可抵赖的痕迹
来源、处理流程、完整性全程透明
需要时调出 blob ID + 加密证明，几秒钟就能证明“数据从未被篡改”
当监管、审计、客户、投资人问你“这个模型的决策依据是什么、数据从哪来”时，
不用再手忙脚乱翻日志、找截图、求爷爷告奶奶——
直接甩证据，硬核自证清白。真正靠谱的AI，从来不是靠算法单打独斗，
而是靠可验证、可追溯的数据底座撑起来的。证据永远比嘴硬更有力。
扎实的数据基础设施，才是AI长期主义真正的护城河。你在实际落地AI时，踩过最深的“数据坑”是什么？
评论区聊聊，大家一起避雷～