上证报中国证券网讯（记者于祥明）国家数据局在10月27日和28日连续召开两场座谈会，一场面向39个数据标注先行先试城市，一场面向9大领域21家链主单位。放在一起看，这两场座谈会透露出“更好支撑人工智能发展”的强烈信号。
记者注意到，“人工智能”是这两场座谈会的关键词。其中，数据标注先行先试工作座谈会提出“数据标注先行先试工作要以更好支撑人工智能发展为主线”；行业高质量数据集建设链主工作座谈会上提出的六项工作中，“摸清人工智能用数需求”排在首位。
“这是目前很重要的数据工作，既可以调动各个行业的数据资源开发利用的积极性，也让数据充分赋能各行业的人工智能应用。”赛智产业研究院院长赵刚向上海证券报记者表示。
看供给端，截至2026年6月，全国已建成高质量数据集超12万个、总体量超1565PB，较一季度末增长超60%；其中72家行业链主单位建成数据集超45PB、覆盖高价值场景超759个，140家先行先试单位建成超106PB。另有机构报告显示，数据标注市场同期从2018年的25.86亿元增长到2025年的117.53亿元，年复合增速24.15%，2026年预计突破150亿元。从供给体量看，中国已具备全球领先的规模化数据集基础。
但规模不等于效率。大量数据集建成之后，持续的需求牵引和迭代反馈更为关键。为此，链主座谈会上提出“强化应用反馈”“建立数据回流和迭代优化机制”。数据标注座谈会则进一步把“以需定供”具象化为一张数据集需求地图，要求对先行先试城市关联的上下游主体进行统计摸底，区分近期与中远期需求。在此基础上，“以用促建”推动“模数共振”场景落地，引导数据标注先行先试城市、行业高质量数据集建设链主和先行先试单位以场景应用效果来检验工作成效。
据悉，此次参会的21家链主单位覆盖教育、医疗、工业制造、生物制造、智慧能源、交通运输等9个领域。其角色不仅是自己多建几个数据集，更需要“先行探索建立利益分配和商业回报机制”，并“引导本行业领域的数据集登记至国家数据集管理服务系统”。
换言之，对链主的要求是双重的：既要“立足自身需求”精准推进数据集建设，又要“主动拓展产业链上下游等外部需求”，并发挥“聚链”作用联动上下游。链主要承担的是产业链内部的定价与分配实验：数据从上下游汇聚上来之后，收益怎么分、成本怎么摊、质量责任怎么界定，这些痛点打通后，数据在上下游之间的汇聚和复用才具备持续的基础。在此基础上，“场景牵引数据、数据驱动模型、模型赋能应用、应用创造价值”的闭环每运转一轮，都对下一轮形成正向强化，数据飞轮效应将在这一循环中持续放大。
已有企业层面的数据表明，需求牵引一旦接通，商业回报相当可观。例如，海天瑞声2026年半年报显示，公司主营业务中“训练数据相关的应用服务”收入2267.25万元、毛利率81.61%，为四类主营业务中毛利率最高的，其他业务的毛利率分别为智能语音63.25%、自然语言39.21%、计算机视觉28.09%。
更为重要的是，高质量数据集对人工智能的价值，不只在于静态的PB数，更在于数据能否以足够短的周期进入模型迭代、模型迭代的结果能否以足够清晰的信号回流为下一轮数据需求。可以肯定，一旦链主建立起“利益分配与商业回报机制”，将解决数据愿不愿意汇聚的问题；进而推动“模数共振”和词元交易加速，而后者对AI模型能力提升的边际影响，比数据集规模的扩张更直接。
