算力跃居全球第二背后 “东数西算”与AI公共数据的协同进阶

引言：算力版图上的中国坐标

工业和信息化部最新数据显示，我国算力总规模已位居全球第二位。在这庞大算力基础设施的背后，一项国家级超级工程——“东数西算”正从蓝图阶段迈入全面落地期。与此人工智能公共数据作为激活算力价值的关键要素，也开始进入加速布局阶段。三者叠加，勾勒出中国数字经济高质量发展的底层逻辑。

一、“东数西算”进展：从顶层设计到实质落地

自2022年2月正式启动以来，“东数西算”工程已形成“8个国家算力枢纽节点+10个国家数据中心集群”的总体布局，覆盖京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝、内蒙古、贵州、甘肃、宁夏等地。经过两年多的建设，进展主要体现在以下方面：

• 基础设施加速成型：西部枢纽节点的新建数据中心已陆续投产，机架规模快速增长。内蒙古和林格尔、贵州贵安、甘肃庆阳等集群成为承接东部算力需求的重要载体，部分集群的上架率显著提升。
• 网络通道持续优化：围绕八大枢纽，运营商加快部署骨干光缆、全光交叉和400G/800G高速传输系统，枢纽间时延明显下降，基本满足“东数西训”“东数西存”“东数西渲”等典型业务对网络质量的要求。
• 绿色集约效应显现：西部数据中心充分利用气候凉爽、可再生能源丰富等优势，平均PUE（电能利用效率）持续走低，部分先进集群已将PUE控制在1.2以下，绿色算力占比明显高于东部。
• 产业生态逐步聚集：一批头部云服务商、人工智能企业和数据服务商在西部节点设立区域总部或大型数据中心，带动当地数字产业链延伸。东部地区聚焦低时延、高实时性的边缘算力与智算中心，形成“西部承后台、东部强应用”的分层格局。

但也应看到，“东数西算”仍存在跨区域调度机制有待完善、西部高端算力运维人才短缺、部分场景下的网络时延敏感业务难以完全西移等现实问题，工程整体处于从“建起来”到“用起来”的关键转化期。

二、人工智能公共数据：算力价值释放的“燃料”

算力只有与数据、算法结合，才能真正转化为生产力。人工智能大模型的训练与推理，对大规模、高质量、多模态的公共数据有着强烈需求。在此背景下，人工智能公共数据体系的建设被提到关键位置：

• 公共数据授权运营提速：多地已开展公共数据资源普查和分类分级，推动政务、交通、医疗、教育等高价值领域的数据在安全合规前提下向AI企业开放。北京、上海、深圳等地陆续设立数据交易所和公共数据授权运营平台，为“模型即服务”提供语料支撑。
• 高质量中文语料库成为焦点：大模型“中文智能”水平很大程度上依赖于高质量中文语料。目前，国家层面与龙头企业正合作构建大规模、多领域、版权合规的中文训练数据集，影视、出版、新闻、科技文献等机构的沉睡数据被加速激活。
• 助推中西算力协同：在“东数西算”框架下，东部汇聚的AI公共数据可通过隐私计算、联邦学习等方式，在西部枢纽节点上进行大规模训练；同时政策也在推动数据跨境流动的试验区建设和数据要素市场培育，将数据优势更直接地转化为西部的算力消纳能力。

需要注意的是，AI公共数据仍面临“不愿开、不敢开、不会开”的窘境，数据规模虽大，但可用、好用的高质量数据依然短缺，数据确权与收益分配机制尚需立法与标准层面完善。因此，算力发展要避免“有车无油”的局面，公共数据供给改革任重道远。

三、协同进阶：下一步怎么走

要让“全球第二的算力”更高效地流动，要发挥好两个核心抓手：

一是继续做深“东数西算”。加快推进算力并网和统一调度平台建设，让算力像水电一样即取即用；逐步完善西部枢纽的电力交易与能耗指标机制，鼓励绿电直供；培养面向智算中心的运维和算法服务人才。

二是做实智能公共数据文章。统一公共数据分类分级与共享标准，推行要素登记和质量管理；建设一批人工智语料底座和行业公共数据集；在安全前提下用隐私计算打通东部数据资源与西部训练算力；探索数据要素参与收益分配的制度示范，提高数据提供方的主动性。

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算力规模居全球第二位，显示了中国数字经济的总体实力。“东数西算”的进展让这项能力具备空间均衡基础与数字化牵引作用。下一步，围绕人工智能公共数据的深层次供给改革，将成为点燃这庞大算力算宝的重要触发用。仅仅一算计规模并不组构核心障起，只有当数据更大规模化流向成力、在用应用环节物化成本产出效以及科技引提升节奏，中国才能在提供高性能智能与数字互效推至新的同等级界面之上。