知识块
#VGC18F
机器学习项目中各项任务的平均耗时
经济学人的一张图，典型机器学习项目各项任务的耗时分配，可以看到：
(1) 围绕数据清洗和标注会消耗大量时间；Cognilytica 认为一个典型项目 80% 的时间都在各种数据整理上；
(2) 拥有相关数据的机构可能会有先机；但实际上原始数据到清洗标注完的数据集是一个高成本的过程，谁来投入变成一个问题；
(3) 这个数据整理过程本身就是一个生意；预计这个 “第三方数据准备” 市场 2019 年的价值超过 15 亿美金；
(4) 长期以来，高科技行业属于人少效率高的行当；而地方政府其实很看重劳动密集型的岗位创造作用。 “第三方数据准备” 是一个能创造很多普通劳动岗位的方向。
数据来源
The Economist
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http://robin5G.com/VGC18F
延伸阅读
AI
Altimeter
Altimeter 汇总了一张表（图一）展示了 Microsoft、Google、Amazon\AWS、和 Nvidia 在过去十年风险投资案例的变化。
图二是 2023 年披露的大宗投资，基本都是大模型 LLM 和 AI 相关。
但和传统风险投资的差别在于，大模型企业将接受到的资金的很大部分会用来购买云服务商的算力，这些云服务商正好是 Microsoft、Google、AWS；或者购买 Nvidia 的 GPU。
运营商
Juniper Research
最经典的计费系统，是用于消费者打电话和发短信的记账和收费。
随着运营商的业务范围不断扩大，计费系统的 “计费项目” 也在不断扩展。
Juniper Research 预测到 2024 年全球运营商在计费系统的开支将达到 738 亿美元。运营商在各种数字服务、内容、游戏等上的交易额将达到 2750 亿美元。
