深度解读：从Two Sum到 Kafka 再到Milvus与iceberg，数据库寻址中，计算永远优于查找
深度解读：从Two Sum到 Kafka 再到Milvus与iceberg，数据库寻址中，计算永远优于查找做后端、大数据、分布式存储的同学，大概率都遇到过这样的问题：
来自主题: AI技术研报
6711 点击 2026-01-21 16:08
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做后端、大数据、分布式存储的同学，大概率都遇到过这样的问题：
不知道有多少人曾为了让数据图表既“好看”又“好懂”，而在设计软件与代码编辑器之间反复横跳，熬到“头秃”。
数据库技术初创公司ClickHouse 在新一轮融资中筹集了 4 亿美元，公司估值达到 150 亿美元——比不到一年前的估值翻了一番以上。这笔大规模融资传递出投资者对人工智能应用支撑型企业的青睐信号，这类企业正与Databricks 和 Snowflake 等公司展开竞争。
大语言模型的爆发，让大家见证了 Scaling Law 的威力：只要数据够多、算力够猛，智能似乎就会自动涌现。但在机器人领域，这个公式似乎失效了。
随着 AI 技术的蓬勃发展， AI 模型的参数规模和推理频次呈指数级增长。据高盛研究部预测，到 2030 年，全球数据中心的电力需求将增长 160%。
视觉模型用于工业“缺陷检测”等领域已经相对成熟，但当前普遍使用的传统模型在训练时对数据要求较高，需要大量的经过精细标注的数据才能训练出理想效果。
一早，OpenAI曝光了过去三年营收数据，信息量巨大：2025年ARR突破200亿美元，算力与收入几乎同步飙升，形成了一个强大的自转飞轮。
3D模型的实例分割一直受限于稀缺的训练数据与高昂的标注成本，训练效果有待提升。
清华在Nature上发表的最新研究发现，AI使科学家更聚焦于数据丰富、问题明确的领域，导致创新单一化，跨界合作减少。研究团队提出「全流程科研智能体系统」，推动AI从工具进化为伙伴，拓展科学边界。
2026年第一月份，医疗AI赛道热闹非凡，我来谈以下10点观察：1.医疗是AI领域里很不好做的赛道。AI赛道正在细分化，有的赛道红海，有的赛道蓝海；而医疗AI赛道很纯粹，就是纯粹不好做。无论To Doctor（医疗专业人士），还是To C（普通消费者）。