2026年AI数据采集趋势网络数据基础架构的崛起
2026年AI数据采集趋势 网络数据基础架构的崛起 执行摘要 开发AI系统的企业正面临一个高速变化、成败攸关的发展环境。在此情势下，实时获取公共网络数据已不再是一种竞争优势，而是一种必备能力。2026年2月，Vanson Bourne调查了500名AI系统开发企业的从业者，重点关注当前的AI应用、工具及近期发展趋势。 目录 智能体采用情况网络执行基础模型机器人监管摩擦和技术封锁挑战 与往年有关AI公共网络数据的调研结果一致，几乎所有企业都表示实时数据对其AI系统不可或缺，且数据消耗量仍在持续攀升。今年的调查结果显示，实时数据使用量平均增长了132%。 这一增长趋势与支撑所有AI运行的必要基础网络数据基础架构层日益重要的发展趋势相呼应。旧网络必须与新网络互联，智能体必须具备信息交互和检索能力，最新数据必须能被预测模型或基础模型访问，并可用于机器人训练。每个数据检索节点都依赖于网络数据基础架构。 但这一关键网络数据层正日益难以访问，严重影响了AI项目的发展。鉴于当前面临的各种挑战以及未来一年限制可能进一步收紧的趋势，拥有可靠的数据合作伙伴已成为企业取得成功的一大优势。 智能体采用情况 智能体部署面临AI数据基础架构瓶颈 只有依托传输更快、质量更可靠的数据，AI系统才能顺利实现从开发到生产的转变。 97%的企业综合利用各种AI智能体连接实时网络数据 AI部署依赖实时网络数据访问 大多数受访企业都已通过各种方式，在不同功能领域应用AI，且这些应用通常相辅相成。例如，使用智能体检索基础模型或预测模型所需的数据——它构成了五大依赖实时公共网络数据访问的热门用例之一。 智能体依赖实时网络连接来支持各大业务领域 目前，60%的AI产品都致力于将业务用例与连接至实时网络的拟人化智能体紧密结合，这正是大多数业务用例的核心需求。据AI产品采用者表示，他们平均会在5个业务职能领域部署连接实时网络的智能体。 网络执行 面向未来网络的建设：关键基础架构需求 支撑未来网络发展的AI网络基础架构有三大不可或缺的支柱。AI行业的领导者普遍认为实时数据访问与检索能力最为关键，其重要性高于可管理扩展、延迟与可靠性的基础架构，以及治理与合规体系。 两层网络的兴起 能够可靠且合规地在开放网络上运行的基础架构已成为AI发展的重要推动力。 转向智能体网络：时间线预测 网络正从“人类网络”向“智能体网络”演进，企业在利用这一趋势提升效率，确立竞争优势。以下是AI行业的领导者对这一转变速度的判断： 网络访问成为智能体运行的关键 所有企业都意识到，实时数据的重要性受多重因素驱动。 企业需要实时网络访问的6大原因 应对不断提升的客户期望 应对实时市场变化带来的竞争压力 提升AI输出结果的可信度 信息瞬息万变，静态训练数据跟不上步伐 降低对频繁再训练周期的依赖 需要从公开网络获取最新信号 基础模型 数据量快速增长，超出企业内部基础架构的处理能力 过去12个月里，企业用于训练模型的数据量较前一年平均增长了132%。 在为AI查找、清理和处理公开网络数据时，面临下述挑战的受访者比例： 仅依赖训练数据已无法支撑AI的有效运行 几乎所有受访者(98–99%)都认为，以下各项因素是模型需要获取实时数据和最新数据的重要原因。此外，82%的受访者表示，依赖过时数据集可能会导致AI准确性下降。 访问与集成是瓶颈所在 实现AI实时推理面临诸多挑战 机器人 采用机器人训练数据的企业同时报告： 值得注意的定性信号 对“功能性AI”的关注上升制造企业多次提及生成环境中使用的感知模型和操作模型 机器人训练企业正逐步转向以基础模型为核心的技术栈，在此类技术栈中，最新的外部数据和强大的数据管道能带来倍增效应。 机器人训练数据：数量增长和模态变化 要点：机器人领域对多模态数据的采集需求更为突出，与其感知和操作训练需求相吻合。 机器人领域的AI智能体：挑战概览 为实现实时智能体工作流，机器人团队不仅要应对数据采集难题，还需攻克控制、验证和集成方面的挑战。 监管摩擦和技术封锁挑战 合规悖论 AI对网络数据的需求日益增长，但监管与封锁措施却在不断加强。这对创新造成巨大阻力，AI企业的领导必须在满足企业发展需求的同时，应对各种挑战并作出符合伦理的决策。 限制措施的影响程度 更多挑战接踵而至 绝大多数受访者(88%)认为，各种访问控制机制的兴起让公开网络数据的获取变得日益困难。受访者对短期内AI企业面临的挑战进行了如下预测。 道德与合规是不可妥协的底线 它们也给企业网络数据基础架构和数据采集流程带来额外挑战。 确保数据访问道德且合规的关键措施： 道德与合规是不可妥协的底线 它们也给企业网络数据基础架构和数据采集流程带来额外挑战。 数据采集过程中的主要伦理风险 网络数据基础架构提供商是战略合作伙伴 在各地规则各异的背景下，AI从业者依赖专业的网络数据基础架构提供商来采集数据，以确保合规，并适应不断变化的网站。 方便管理合规/法律/伦理风险 确保道德/合规的关键措施： 保障数据源的透明度/可追溯性 拥有大规模采集数据而不被封锁的能力 明确的法律制度和合规流程制度 “AI系统的构建方式和运行方式正在经历重大的架构变革。如今，97%的组织都将其AI系统直接连接至实时网络数据源，这标志着底层数据基础架构层正呈指数级增长。静态训练数据集的时代已经终结。 无论是构建搜索引擎、智能体、预测模型还是物理实体自动化系统，获取可靠、实时的公共网络数据都将是其重要基石。尽管面临重重挑战，企业仍在扩大数据采集规模，因为他们别无选择，而且大多数组织都需要依赖专业网络数据基础架构提供商来应对这些复杂的挑战。 那些能同时实现速度、可靠性与合规性的企业将会成为这个领域的赢家。这三重要素将最终决定AI永久性基础架构层的发展。“ Or Lenchner，Bright Data首席执行官
