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中國啟動國家級計畫以提升 AI 訓練數據供應
💡了解國家級數據基礎設施項目如何解決全球 AI 訓練數據的瓶頸問題。
⚡ 30-Second TL;DR
有什麼變化
國家數據局正致力於建立高品質的行業特定數據集。
為什麼重要
這項由國家主導的努力可能會加速中國專業 AI 模型的發展，並可能創造一個數據豐富、垂直行業 AI 應用的新生態系統。
下一步行動
密切關注國家數據局發布的新公開數據集，以識別您模型潛在的訓練資源。
誰應關注：Researchers & Academics
關鍵要點
- •國家數據局正致力於建立高品質的行業特定數據集。
- •此舉是針對影響 AI 模型訓練的全球「數據荒」所做出的直接回應。
- •數據已被視為國家 AI 競爭力的核心戰略資產。
🧠 深度解析
Web-grounded analysis with 23 cited sources.
🔑 增強重點摘要
- •中國國家數據局於2026年6月8日發布了《關於推進行業高質量數據集建設行動的實施方案》，這是國家層面首次針對數據賦能人工智能發展進行的系統性部署。
- •該方案設定目標，旨在2028年底前建成一批覆蓋重點領域、經過應用驗證的行業高質量數據集，並打造數據驅動人工智能創新發展的典型應用場景。
- •此計畫強調持續推進文本、圖像、音視頻等多模態高質量數據集建設，並聚焦智能體、具身智能和世界模型等前沿AI方向。
- •為促進數據流通和應用，該方案倡議打造「數據飛輪」應用閉環，以形成「場景—數據—模型」協同發展的良性循環。
- •全球AI產業正經歷嚴重的數據和算力短缺，包括詞元供應不足和記憶體晶片短缺，這使得中國的國家級數據集建設計畫更具戰略意義。
🛠️ 技術深入
- 該計畫要求持續建設多模態高質量數據集，涵蓋文本、圖像、音視頻等形式。
- 數據集建設將重點支援智能體（Agentic AI）、具身智能（Embodied AI）和世界模型（World Models）等先進AI方向。
- 鼓勵建設能夠支撐大規模、多模態數據集的數據基礎設施存力中心。
- 方案推動數據標註的轉型升級，包括設立數據標註創新試驗區和擴大數據標註人才供給。
- 國家數據局將構建數據集全生命週期管理體系，並強化高質量數據集的質量測評和結果互認。
- 中國工業和信息化部已成立人工智能標準化技術委員會，負責制定AI評估測試、運營維護、數據集、基礎硬體、軟體平台、大模型等領域的行業標準。
- 全球AI行業面臨詞元（大語言模型輸出內容的計量單位）供應短缺，今年1月至3月每週詞元消耗量翻了兩番。
- 全球儲存容量面臨15年來最嚴重的短缺，主要由於AI推論需求的增加，導致現有基礎設施承受壓力。
🔮 前景展望AI analysis grounded in cited sources
中國將在AI數據供應方面取得顯著的戰略優勢。
國家級計畫的系統性部署和對特定AI模型數據的聚焦，將確保中國AI產業獲得穩定且高品質的訓練數據，從而在全球AI競爭中佔據有利地位。
全球AI數據短缺問題將加速各國對數據基礎設施和數據治理的投資。
隨著AI對數據需求的激增導致全球儲存容量和記憶體晶片短缺，其他國家將被迫加大對數據基礎設施和相關供應鏈的投入，以避免在AI發展中落後。
數據資產化將成為中國數字經濟發展的重要推動力。
該計畫強調數據的流通、應用和資產化創新路徑，結合中國已實施的數據資產入表政策，將有效釋放數據的經濟價值，催生新的商業模式和增長點。
⏳ 時間線
2022-12
中共中央、國務院印發《關於構建數據基礎制度更好發揮數據要素作用的意見》（「數據二十條」），為數據要素市場制度建設提供頂層設計。
2023-03
國務院機構改革方案提出組建國家數據局。
2023-08
財政部發布《企業數據資源相關會計處理暫行規定》，明確數據資源會計處理方法。
2023-10
國家數據局正式掛牌成立，負責協調推進數據基礎制度建設、統籌數據資源整合共享和開發利用等職責。
2024-01
《企業數據資源相關會計處理暫行規定》正式施行，數據要素開始在會計報表上顯性化。
2026-06
國家數據局發布《關於推進行業高質量數據集建設行動的實施方案》，首次系統部署數據賦能AI發展。
📎 來源 (23)
Factual claims are grounded in the sources below. Forward-looking analysis is AI-generated interpretation.
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原始來源： SCMP Technology ↗