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数据工厂白皮书 2026 年 7 月

i 版权声明 本白皮书版权由北京交通大学、北京化工大学、华为技术有限公司、北京数据集团、贵州大数据产业集团、北京物资学院、清华大学、北京大学等编制单位(详细名单见下页)共同拥有,并受法律保护,转载、摘编或利用其他方式使用本报告文字、图表或观点的,应注明“来源:《数据工厂白皮书》”,违反上述声者,将追究其相关法律责任。

ii 编制单位 牵头单位: 北京交通大学、北京化工大学 参编单位: 华为技术有限公司、浙江蚂蚁密算科技有限公司、上海零数科技有限公司、杭州安恒信息技术股份有限公司、北京京数智科技开发有限公司、北京数据集团有限公司、贵州大数据产业集团有限公司、内蒙古大数据产业发展集团有限公司、苏州算力科技集团有限公司、横琴金融投资集团有限公司、海南数据产业服务有限公司、四川数据集团有限公司、成都数据集团股份有限公司、湖州市数据科技集团有限公司、东莞市人工智能与数字经济集团有限公司、北京国际大数据交易所、江苏省数据交易所、中国煤炭地质总局、南京钢铁集团有限公司、清华大学公共管理学院未来政府治理中心、清华大学计算社会科学与国家治理实验室、清华中国电子数据治理研究院、北京大学大数据分析与应用技术国家工程实验室、北京交通大学经济管理学院、北京交通大学信息管理与理论国际研究中心、北京化工大学经济管理学院、北京化工大学信息化绩效评估中心、北京物资学院、北京邮电大学经济管理学院、北京软件和信息服务业协会、呼和浩特市互联网协会、中国国际经济咨询有限公司、四川省大数据发展研究会

iii 编写人员 主编人: 张向宏、袁远、李振军、涂群、张茜茜 参编人: 杨文道、王旭东、王振、张震、翟爽、秦立都、朱建红(华为) 张真继、刘世峰、宫大庆(北京交通大学) 张闯(北京物资学院) 韦韬、刘前伟、潘无穷、李婷婷(蚂蚁密算) 王磊、童君、杨珍(零数科技) 刘博、陶立峰、周俊、张强、段平霞(安恒信息) 王仕品、刘军、王似巍(贵州省大数据产业集团) 晋梁昊(北京数据集团) 温天宁、叶航辉(北京大数据国际交易所) 王刚、吉日木图、王阳(内蒙古大数据公司) 云霄、许军毅(中国煤炭地质总局) 王芳、孙茂杰、徐发喜(南京钢铁集团有限公司) 陈军、纪昌秀、蔡文俊(苏州算力公司) 方树财、余祥臣、罗丽琪(东莞人工智能与数字集团) 谢辉、杨舒、周苏宁(横琴金融投资公司) 续新颖、于嘉南、郭静雯(江苏省数据交易所)

iv 邓建平、李泉、王斌(成都数据集团) 漆骏锋(四川省数据集团) 黄健强、施幸汝、梁钰(海南数据公司) 王震、陆斌霄、刘思佳(湖州数据集团) 张少彤(清华大学公共管理学院未来政府治理中心) 王理达(清华中国电子数据治理研究院) 张影强(清华大学计算社会科学与国家治理实验室) 徐克付、易典馨、孙震(北京大学大数据国家实验室) 王友奎、易兰丽、魏娜(北京邮电大学经济管理学院) 龙飞、郝峥嵘、刘莉(北京软件和信息服务业协会) 张晓宇、陈浩(呼和浩特市互联网协会) 秦强子、张锐(四川省大数据发展研究会) 傅毅明、王隆泰、李虹霞(中国国际经济咨询有限公司)

v 目录 前言 ............................................................................................................................. xii 一、数据工厂新业态发展方兴未艾 ............................................................................... 1 (一)人工智能已发展到奇点时刻 ............................................................................... 1 (二)面向人工智能的数智产业链已经形成 ............................................................... 9 (三)数智产业链还存在三个薄弱环节 ..................................................................... 16 (四)数据工厂是高质量数据集规模化生产的关键设施 ......................................... 25 二、国内外数据工厂探索实践概况 ...............................
数据工厂白皮书:推理数据首超训练量,高质量数据集供给成AI最大瓶颈

AI越强大,数据的"饥渴"就越根本。北京交通大学、北京化工大学联合华为等三十余家单位共同编制的《数据工厂白皮书》,138页,系统论述了一个正在浮出水面的新业态——将高质量数据集的生产从"作坊式"升级为"工厂化"。

一、拐点已至:推理数据量首次超越训练数据量

白皮书给出了一个标志性的时间节点:2025年国内AI推理数据量达到101.34EB,首次超越98.14EB的训练数据量——这意味着人工智能已正式跨过"学习阶段",步入"规模化应用阶段"。Token调用量爆发式增长、智能体流量超过人类对HTML网页的访问流量、计算驱动成为数据生产的主要方式——这三组变化共同指向一个结论:AI正在从"技术能力"竞赛转向"数据燃料"竞赛,谁能规模化地生产高质量数据集,谁就能在AI应用的深度和广度上拉开差距。

二、"供不出、存不好、产不快":数智产业链的三个薄弱环节

白皮书直指数智产业链的三大短板:数据"供不出"——存量公域数据持续供给乏力,海量私域数据、非结构化数据、行业高端数据无法有效供给;数据"存不好"——多元异构数据的存储、标注、治理体系尚未建立统一标准;高质量数据集"作坊式"生产效率低下——行业高质量数据集供给严重不足,导致市面上各类大模型能力趋同,难以突破专业场景应用。白皮书的判断直截了当:高质量数据集的规模和质量,不仅是AI模型"智商"的决定因素,更是AI在千行百业广泛应用的核心瓶颈。

三、数据工厂的解法:设施化、规模化、智能化"三位一体"

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AI越强大,数据的"饥渴"就越根本。北京交通大学、北京化工大学联合华为等三十余家单位共同编制的《数据工厂白皮书》,138页,系统论述了一个正在浮出水面的新业态——将高质量数据集的生产从"作坊式"升级为"工厂化"。

一、拐点已至:推理数据量首次超越训练数据量

白皮书给出了一个标志性的时间节点:2025年国内AI推理数据量达到101.34EB,首次超越98.14EB的训练数据量——这意味着人工智能已正式跨过"学习阶段",步入"规模化应用阶段"。Token调用量爆发式增长、智能体流量超过人类对HTML网页的访问流量、计算驱动成为数据生产的主要方式——这三组变化共同指向一个结论:AI正在从"技术能力"竞赛转向"数据燃料"竞赛,谁能规模化地生产高质量数据集,谁就能在AI应用的深度和广度上拉开差距。

二、"供不出、存不好、产不快":数智产业链的三个薄弱环节

白皮书直指数智产业链的三大短板:数据"供不出"——存量公域数据持续供给乏力,海量私域数据、非结构化数据、行业高端数据无法有效供给;数据"存不好"——多元异构数据的存储、标注、治理体系尚未建立统一标准;高质量数据集"作坊式"生产效率低下——行业高质量数据集供给严重不足,导致市面上各类大模型能力趋同,难以突破专业场景应用。白皮书的判断直截了当:高质量数据集的规模和质量,不仅是AI模型"智商"的决定因素,更是AI在千行百业广泛应用的核心瓶颈。

三、数据工厂的解法:设施化、规模化、智能化"三位一体"

白皮书将"数据工厂"定义为高质量数据集规模化生产的关键设施,并拆解为"供给—生产—应用"三环节:供给环节要建立多元稳定的数据来源渠道;生产环节要实现设施化、规模化、智能化"三位一体"——从储备车间到生产车间再到中试车间,形成完整的数据流水线;应用环节直接对接AI模型训练与推理的持续性数据需求。白皮书还对比了国内外典型数据工厂的实践——美国的ScaleAI、星际之门,欧洲的数据中心与实验室数据工厂,中国的崖州湾超级数据工厂、贵州主枢纽、库帕思语料超级工厂、京津冀数据要素产业园等——并归纳出三种类型、五种特征、四种建设模式、四种运营模式和四种部署策略。

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