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China Works to Dominate in AI and EV
2025/7/3
State of the World from NPR
C
Charisse Pham
E
Emily Feng
H
Henry Chen
H
Huang Rui
L
Lei Xing
O
Olga Mugerskaya
R
Rohir Kremers
T
Tu Le
Emily Feng: 中国正试图通过控制人工智能模型训练所需的数据来取得行业领先地位。这种策略的核心在于将数据视为一种战略资源，类似于传统经济中的原材料，控制数据流动和使用，以确保国内企业在AI发展中占据优势。
Henry Chen: 作为Sapien AI的创始人，我致力于在全球范围内收集和处理数据，为各种AI应用提供支持。中国市场的巨大潜力，尤其是在DeepSeek等本土AI技术涌现之后，对高质量数据需求激增。我的公司在中国设立数据处理中心，旨在满足这一需求，同时遵守中国的数据安全法规。
Rohir Kremers: 我认为中国将数据视为一种经济投入，类似于原材料。在AI领域，谁拥有数据，谁就拥有竞争优势。中国政府对数据出口的严格控制，反映了其保护国内AI产业的决心，并试图在全球AI竞争中占据主导地位。
Olga Mugerskaya: 我认为AI模型的发展需要不断升级的数据集。早期模型依赖于简单的、易于理解的数据，而更高级的模型则需要复杂、专业的数据。这种转变对数据处理行业提出了更高的要求，需要更专业化的知识和技术。
Huang Rui: 作为一名数据质量专员，我认为数据处理工作需要极高的注意力和耐心。虽然这项工作可能看起来很枯燥，但它对于AI模型的训练至关重要。我发现这项工作非常适合那些注重细节、有条不紊的人。
Deep Dive
China's strategy to control data for AI development is examined, focusing on data processing companies like Sapien AI and the challenges of acquiring and managing vast datasets for advanced AI models. The role of government support and the human cost of data labeling are also discussed.
- China's control of data is seen as crucial for AI dominance.
- Data processing centers employ numerous people for data labeling.
- The demand for data is high, particularly for advanced AI models.
- Government support is helping to establish China as an AI data hub.
- Data processing work is described as repetitive and detail-oriented.
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