本文系统回答“大模型训练的数据如何来”：主要来自公开网络、开放数据集、商业授权内容、企业一方数据、用户交互与标注，以及快速增长的合成数据；在合规前提下，通过清洗、去重、质量分层与偏见治理，组合为可回溯的数据配方，分别用于预训练与对齐；不同法域需遵守GDPR、CCPA与中国PIPL等要求，重视许可、最小化与跨境评估；多模态与代码语料需关注版权与安全；合成数据与RLHF能高效覆盖长尾但必须严控质量；遵循Chinchilla原则在合理规模下增加高质量token更有效；企业应构建来源透明、版权清晰、可复用的数据资产，并以数据谱系、评测隔离与红队测试控制风险，形成可持续的生成式AI能力。