PB级数据面前，模型本身不再是核心问题。
传统ML教程教你怎么调参、选架构。但数据量膨胀到千万亿字节时，工程师80%的时间花在数据管道上——清洗、验证、版本控制、跨集群同步。一个特征列的命名错误，能让整个训练任务静默失败，排查耗时数天。
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基础设施成为瓶颈。存储带宽、计算节点调度、故障恢复机制，这些"底层"工作决定了项目生死。某团队曾用3个月优化分布式数据加载，最终训练速度提升40倍——比换任何新模型都有效。
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行业正在分化。小团队玩模型创新，大厂拼工程效率。这不是技术选择，是规模逼出来的生存法则。
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