在2024世界人工智能大会（WAIC 2024）的讨论中，第四范式联合创始人兼总裁胡时伟分享了他对数据与人工智能（AI）关系的独到见解。胡时伟指出，尽管互联网上充斥着大量的文本资源，包括语言、文学作品、科普文章以及维基百科等，AI模型经过充分训练后能够处理这些信息，但这些数据并不能直接转化为复杂技能的学习，比如围棋这种高度策略性的游戏。他以著名围棋选手柯洁与李世石的对局为例，说明仅记录胜负结果无法教会AI如何下棋，AI需要的是过程中的每一步决策和思考逻辑。

胡时伟进一步阐述，数据本质上源自人类的生产活动，就如同煤或石油，是数千年来自然积累的结果，但产业界的数据却是在日常运营中持续产生的。他认为，企业每天的经营活动都会产生新的数据，蕴含着尚未被充分挖掘的智慧和经验。然而，许多行业的数据记录并不全面，缺乏将实践中的细节转化为数字资产的能力，这限制了AI在具体业务场景中的学习和应用。

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对于行业大模型而言，胡时伟强调，其数据基础往往不够扎实，尤其在一些产业中，企业的数字化系统仅能记录最基础的信息，而未能捕捉到业务流程中的关键环节。以围棋为例，若要让AI学会下棋，不仅需要知道谁胜谁负，还需要详尽记录每一步棋的走法，甚至是背后的战略考量。因此，AI的真正潜力在于能否将这些细节数据化，并通过模型训练转化为智能决策的能力。

胡时伟的观点突显了AI发展的瓶颈之一：高质量、高颗粒度数据的缺失。这不仅是技术挑战，更是企业管理与数据治理层面的问题。为了推动AI在各行业中的深化应用，企业需要建立更完善的数字化体系，确保能够全面记录并分析业务流程中的每一个细节，从而为AI提供更丰富、更有价值的训练素材，进而促进AI在实际工作场景中的效能提升。