对于生成式 AI 应用而言，训练数据的重要性是显而易见的。

通过对大量数据的积累和分析，开发者可以训练出更加精准和高效的模型，从而提升应用的性能和用户体验。数据飞轮闭环则是指通过用户使用应用产生的数据，进一步优化和迭代模型，形成一个持续循环的过程。

从易观和 CSDN 针对中国 AI 应用开发者的调研看，“领域数据量及数据获取难度使用成本” 是响 AI 应用开发者路径规划时最大的考虑因素。

Menlo Ventures 研究认为，从全球视角看，有 18 亿人在频繁的使用消费者 AI 工具，其中 6 亿人每天都在用。

消费者为这些 AI 工具的花费在 121 亿美元，其中 81% 用于通用 AI 助理（ChatGPT 等），19% 用于特定领域。

所有用户中，只有 3% 是付费用户。

积极推动网络自动化和网络编排是全球运营商在网络管理侧的重点。中国移动也在积极推进 “自智网络” 理念的落地。

Analysys Mason 咨询公司认为该领域在 2028 年运营商侧的支出可达 165 亿美元，2023-2028 的年复合增长率为 9.4%。

这其中，有 60% 的支出会围绕 5G、WAN 自动化、多域编排三个主题。