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都以为让AI查数据省事，结果它答得漂亮你却不敢信。Anthropic最近说这事有解了，靠的是一套和代码无关的「笨功夫」。

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这篇文章想回答几个大家更关心的基础问题：Vector Lakebase 能解决你的什么问题，什么场景下用它最合适，如何用好Vector Lakebase 。

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过去八九年，我们一直在做一件事：把向量数据库从一个很小众的系统方向，做成 AI 基础设施里的关键组件。

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过去，AI 研发基本是一条由人主导的流水线。

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AI行业，最稀缺的抢手货变了。

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数据标注正成为一项更有技术含量的工作。

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最近，创作者平台 Wirestock 宣布完成 2300 万美元 Series A 融资，由 Nava Ventures 领投，SBVP（Sheryl Sandberg 参与创立）、Formula VC 与 I2BF Ventures 参投，公司累计融资规模达到约 2600 万美元。

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Epoch AI最新数据：Anthropic人均年营收900万美元，远超OpenAI的560万和英伟达的510万。一家没上市的AI公司，人效已刷新硅谷全部历史纪录。

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Span 2018 年起家时做的是智能电板，卖给业主帮他们省电费。它的电板能识别每户人家电网接入端的实际可用容量。美国住宅一般标配 200 安培的服务等级，日常负载远低于此。空出来的那部分电力过去没被任何人定价，Span 现在打算把它用来跑 AI 推理。

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据央视新闻报道，今天，《全国数据资源调查报告（2025 年）》在第九届数字中国建设峰会上发布。报告显示，2025 年，全国数据生产总量同比增长 27.28%，达到 52.26ZB（ZettaByte，泽字节 | 1ZB=1024EB），这相当于全国所有算力中心存储容量的近 30 倍。从国际来看，我国数据生产总量占全球的 27.44%。