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随着大模型（如GPT-4o及Open AI o1 Pro其后续版本）的规模不断扩大，对训练数据的需求量呈指数级增长。每一次模型迭代，参数数量的增加都要求更多的数据以确保模型能够充分学习和泛化。如今互联网和其他数据源的增长速度并未完全跟上这种需求，导致可用于训练的高质量数据相对稀缺。此外，随着隐私法规的日益严格，如欧盟发布《通用数据保护条例》，大模型研制企业和机构想要获取和使用大规模数据变得更加复杂和受限，进一步加剧了数据供需不平衡的问题。

由于潘攀曾参与投资百果园和奈雪的茶，而这两家公司之后都成功上市。因此，潘攀的加入也引发了外界对于“茶颜正在筹备上市”猜想。再到近期传出的“放弃香港上市，改赴美国IPO”的消息，茶颜悦色的上市似乎正在按照计划表稳步推进。但对于茶颜悦色上市能否成功，还存在一些疑惑。