随着事件数量和人工智能模型同时扩张，万象视界开始面对一个新的技术问题：真正限制平台发展的，已经不只是计算设备数量，而是每天需要处理的数据规模。

一个预测事件建立之后，并不会停留在上线时的状态。

从事件出现到最终确认结果，相关新闻、企业公告、行业数据以及其他公开资料可能持续数周甚至数月产生。系统需要不断读取这些信息，再判断其中哪些内容真正与事件有关。

当平台只有几十个事件时，这项工作并不复杂。

但随着“未来事件库”不断扩大，同一条信息可能同时影响多个事件，一个事件也可能对应来自不同渠道的大量资料。数据之间开始形成越来越复杂的关联。

万象视界因此开始重新设计数据处理流程。

系统首先对公开信息进行采集和分类，再识别其中涉及的主体、时间、数字和具体行为。重复报道需要被合并，与预测无关的内容需要被过滤，剩余信息再与已有事件进行匹配。

人工智能承担了其中越来越多的工作。

500多张GPU开始持续运行文本分析、事件识别和模型任务，但团队很快发现，算力只是其中一个环节。

数据存储、传输、清洗和检索同样需要基础设施支持。

尤其是在平台开始保存历史概率之后，每个事件产生的数据已经不再只是几篇相关资讯。事件本身、概率时间线、信息变化、模型识别结果以及最终结果，都需要长期保存。

这使万象视界的数据规模开始持续累积。

与传统资讯平台不同，公司并不希望简单保存更多文章，而是希望建立信息与未来事件之间的关系。

一条公开信息为什么重要，它影响了哪个事件，又是否改变了当时的市场预期，这些关系开始成为数据库的一部分。

到了这一阶段，万象视界逐渐意识到，自己正在建设的不只是一个面向用户的预测产品。

平台背后正在形成一套规模更大的数据系统。

每天不断进入的公开信息成为原材料，人工智能负责进行初步整理，而“未来事件库”则把这些数据重新组织起来。

当数据量继续增加之后，下一个问题也变得更加明确——万象视界需要让算法真正开始“阅读”这些不断进入系统的新闻。