2026 年 7 月 28 日，国家数据局在北京举办 2026 中国国际大数据产业博览会新闻发布会，披露了数据要素赋能人工智能的一组进展数据。
两组数字
第一组是数据集。72 家行业链主单位建成高质量数据集超 45PB，覆盖高价值场景超 759 个。这意味着围绕科学研究、工业制造等重点领域，高质量数据正在从"散落的原始数据"变成"可用的数据集"。
第二组是算力。已有 140 万 PFLOPS 智能算力接入全国一体化算力网试验验证平台。算力网的意义在于把分散的算力资源连成一张可调度的网，让中小团队也能以较低门槛获得训练与推理能力。
高质量数据集为什么是关键变量
模型能力的差距，越来越不取决于算法，而取决于数据。公开互联网数据的红利正在见顶，行业高质量数据集成为新的稀缺资源。
国家数据局的路径是"链主单位牵头 + 先行先试"：由行业龙头企业带动，围绕特定场景建设数据集，再向生态内的企业开放调用。对 AI 企业，这意味着进入行业大模型赛道时，能否接入这些数据集，可能比模型本身更关键。相关建设方向可参见「人工智能+人社」实施意见。
算力网：从"买卡"到"用网"
对中小 AI 团队，算力成本一直是硬约束。一体化算力网的推进，配合各地的"算力券"等政策，正在改变算力的获取方式——从自建机房转向按需调度。
这一方向与《促进网信企业高质量发展行动计划》中支持企业对接国家算力网络枢纽节点的部署一致。
数据合规仍是前提
数据集越集中、越跨主体流动，合规问题越突出。参与行业数据集建设与使用的企业，至少需要关注三点：数据来源与授权的可追溯性、个人信息与重要数据的处理边界、以及数据共享协议中的用途限制。
相关义务边界可参见AI 企业数据合规与《网络数据安全风险评估办法》。
对 AI 企业的三点提示
一是主动对接链主单位与先行先试单位，争取进入数据集生态。二是把算力成本纳入产品定价模型，善用算力券与算力网降低边际成本。三是在接入行业数据集时，先厘清数据授权链条，避免"能用但来路不清"。需要就数据授权、共享协议与合规安排获得支持的，可参见数据合规服务与商业合同服务。
本文依据国家数据局 2026 年 7 月 28 日新闻发布会公开信息编写，仅供参考，不构成法律意见。