“數據是新的石油”可能是一個典型的陳詞濫調，描述了原始數據對計算機行業的重要性，但是當談到人工智能企業時，陳詞濫調可能還不夠。

“人工智能的重要組成部分之一就是數據，” 位于華盛頓州貝爾維尤的智能設備中心主任Ben Wilson今天在一個關于人工智能的論壇上說，他是西雅圖大都會商會執行官的一部分。音箱系列。“傳統上，創業公司需要資金。現在，如果您正在進行人工智能，您需要資金，而且您還需要數據。而且，在燒掉你的資金之前，你會燒掉你的數據。“

威爾遜指出，人工智能市場的主要參與者是擁有數據的公司，無論是亞馬遜還是微軟，Facebook還是谷歌。

“在你有一個好主意之前，先從數據開始，”他說。“如果你是一個有很好主意但卻沒有數據的人，那對你來說將是一個很大的障礙，你將不得不找到一些能夠訪問你所需數據的合作者或合作伙伴。 ”

數據集至關重要，因為機器學習和計算機視覺的工具對培訓數據有著巨大的需求。需要千兆字節的示例來教授AI代理以區分貓或狗，或者在停車標志和步行穿過街道的行人之間。

“特別是在機器學習和深度學習的情況下，數據是你在制定商業計劃時必須考慮的新貨幣，”威爾遜說。

Sridhar Chandrashekar - Optio3的聯合創始人兼首席執行官，Optio3是一家專注于物聯網企業管理軟件的創業公司。或物聯網 - 支持該觀點。他指出，在與GE和霍尼韋爾等公司的會談中，客戶通常只是為了數據購買原始數據而感興趣。

東北大學西雅圖地區校區的院長兼首席執行官戴夫瑟曼接受了價值主張。

“所以這是你的商機，”他告訴午餐人群。“開展收集數據并將其提供給AI公司的業務。”

今年收購優步的西雅圖Mighty AI作為一個例證，從頭條新聞中脫穎而出。強大的AI的商業模式是為自動駕駛汽車中使用的計算機視覺模型開發培訓數據，優步明確認為購買公司比購買數據零碎更便宜。(收購條款尚未披露，但根據GeekWire的一位消息人士透露，投資者并沒有收回為Mighty Ai募集的所有2700萬美元。)

西雅圖作為人工智能熱點脫穎而出，主要歸功于微軟和亞馬遜以及華盛頓大學和艾倫人工智能研究所等研究機構培養的工程師人才庫。我們不只是談論計算機科學和工程專業。Chandrashekar說，數學家和物理學家也在混合。

“你可以找到最好的機器學習工程師之一來自統計領域，”他說。“他們實際上會考慮數據，就像沒有人的業務一樣。”

瑟曼說，他的大學提供十多個聯合學位課程，將計算機科學和其他學科融為一體 - 從數學和科學到人文科學。“我可以告訴你雇主告訴我們他們正在尋找什么，”他說。“這就是所有這些東西，以及能夠與對方進行對話的人。”