激活数据要素市场化配置改革动能，筑牢“人工智能+”行动发展基石

　　　　人工智能作为新一轮科技革命和产业变革的重要驱动力量，正加速与各行各业深度融合。近日，国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》（以下简称《意见》），提出强化“人工智能+”行动基础支撑能力，加强算力、算法和数据供给。这是我国抢抓新一轮科技革命和产业变革机遇、培育和发展新质生产力的重大战略部署。而数据作为新型生产要素，其规模和质量直接决定了人工智能技术所能达到的高度和深度。破解当前高质量数据供给不足的瓶颈，是“人工智能+”行动落地见效的首要前提。因此，加快培育一个能够实现数据价值发现、促进高效流通、保障合规利用的数据要素市场，是落实《意见》的关键举措和赋能智能新时代、构筑国家竞争新优势的战略基石。

　　一、战略契合：数据要素市场支撑“人工智能+”行动的内在逻辑

　　数据要素市场的发展与“人工智能+”行动的推进，并非两条独立的平行线，而是相互需求、彼此成就的共生关系。其内在逻辑体现在以下三个层面。

　　一方面，人工智能技术范式对高质量数据供给的内生需求。国家数据局局长刘烈宏提出，“‘人工智能+’到哪里，高质量数据集就建设到哪里”。本轮先进人工智能模型，特别是大语言模型的发展仍遵循着“缩放定律”（ScalingLaw）这一基本规律，即模型的综合能力与其训练数据的规模、质量和多样性直接相关。没有海量、高质量的数据“投喂”，再先进的算法也只是无源之水。数据显示，我国人工智能应用日均Token消耗量已从2024年初的1000亿激增至2025年6月底的超过30万亿，在短短一年半时间内增长了超过300倍。这种近乎无限的需求正催生巨大的数据市场供给缺口。可见，建立一个能够高效汇聚、治理并流通高质量数据的要素市场，是满足当前人工智能技术范式需求的必然选择。

　　另一方面，数据要素与人工智能形成双向赋能的“飞轮效应”。数据要素市场不仅是单向地为人工智能提供“燃料”，而是双方进一步形成一种双向赋能、相互促进、加速迭代的“飞轮效应”。一方面，高质量的数据要素是驱动人工智能应用性能跃升的关键。国家数据局数据显示，在对数据质量要求极为严苛的医疗健康领域，通过引入人工智能辅助标注的医学影像数据集，后续训练的疾病诊断模型准确率可提升超过15%。另一方面，人工智能应用也反向激发数据价值。据有关机构预测，未来合成数据将取代真实数据成为AI模型所使用数据的主要来源，这不仅能有效弥补真实数据供给的缺口，更能为数据要素市场注入持续的、高质量的源头活水。最终，当“数据要素+人工智能”这一强大组合的动能释放到实体经济中，将有效赋能千行百业，带来显著的生产力跃升，从而驱动形成飞轮效应，持续创造经济价值。

　　二、现实审视：我国数据要素市场赋能人工智能发展的机遇与挑战