1. 微小数据策略：从量变到质变

Alaya AI 正在推动从“大数据”到“精准数据”的范式转变。通过群体智能筛选高价值数据样本，这一策略使得训练模型的效率显著提高，且能耗大幅降低。该策略特别适用于医疗、金融等高质量数据稀缺的领域。

2. 数据民主化基础设施

传统AI数据市场由 Scale AI 等大型公司主导，中小开发者往往面临高昂的渠道费用。这些费用主要来自平台的中介成本，导致小型团队或个人开发者需承担比大规模企业更高的成本。Alaya 正在努力打破这一局面，为中小开发者提供更具成本效益的选择。

3. AGI 时代的底层支持

随着多模态大模型的发展，对跨领域、多维度标注数据的需求呈指数级增长。Alaya AI 的分布式网络能够快速响应这类需求。例如，Alaya AI 通过其平台支持采集和标注文本、图像和音频等多种数据类型，帮助加速标注过程，显著缩短标注周期。