【盘中宝•数据】GPT模型迭代伴随着数据量爆炸式增长，相关上市公司数据量指标一览（附表）

算法、算力、数据是人工智能核心的三大要素，三要素不断创新推动人工智能行业发展。数据方面，不同场景和需求推动数据规模快速扩大，多个知识集的建立推动人工智能应用落地。同时高算力也意味着会产生更多数据量。近年来全球数据量呈井喷式发展。根据IDC发布的《DataAge2025》报告预测，全球每年产生的数据将从2018年的33ZB增长到2025年的175ZB。根据中国信通院测算，2017年到2021年我国数据量从2.3ZB增长至6.6ZB，全球占比9.9%，仅次于美国，位居世界第二。

申港证券曹旭特研报指出，GPT模型的每次迭代都伴随着参数数量和预训练数据量的爆炸式增长，目前研究证明了随着增加训练数据量，预训练模型在各种下游任务中效果越好，预计产业下游对数据的数量和质量需求同步增加，利好产业中游数据服务中的采集、加工、分析、存储等环节。据财联社不完全统计，相关上市公司数据采集、存储、处理量如下：

【盘中宝•数据】GPT模型迭代伴随着数据量爆炸式增长，相关上市公司数据量指标一览（附表）