AI导读：

中文数据在国内AI大模型训练中发挥关键作用，占比超60%，推动模型性能快速提升。国家数据局数据显示，我国日均Token消耗量一年半增长300多倍，高质量数据集建设加速，数据交易需求攀升。

　　中文数据在国内AI大模型的训练性能提升方面发挥着重要作用，成为推动AI发展的关键力量。国家数据局近日发布的数据显示，目前国内多数AI模型训练使用的中文数据占比已经超过60%，有的模型甚至达到80%。中文高质量数据的开发和供给能力持续增强，为我国人工智能模型性能快速提升提供了坚实支撑。

　　国家数据局局长刘烈宏表示，我国人工智能的快速发展，与高度重视数据工作密不可分。作为人工智能发展的核心要素之一，数据在推动“人工智能+”过程中发挥着关键作用，高质量数据集的建设对于AI发展至关重要。

　　“在人工智能时代，Token，也就是大家通常所说的词元，是处理文本的最小数据单元，如同互联网时代大家所说的‘流量’。”刘烈宏介绍，2024年初，我国日均Token的消耗量为1000亿，到今年6月底，日均Token消耗量已经突破30万亿，一年半时间增长了300多倍，这充分反映了我国人工智能应用规模的快速增长。

　　据介绍，截至今年6月底，我国已经建设高质量数据集超过3.5万个，总体量超过了400PB（1PB可存储约5亿张2MB大小的高清照片），400PB的总量相当于中国国家图书馆数字资源总量的140倍左右，数据规模之庞大令人瞩目。

　　人工智能模型的训练也推动了数据交易需求的攀升。截至今年6月底，各地高质量数据集累计交易额近40亿元，数据交易机构挂牌的高质量数据集总规模达到了246PB，数据交易市场日益活跃。

　　下一步，国家数据局将通过体系化布局持续推进高质量数据集建设，加快打造具身智能、低空经济、生物制造等重点领域数据高地，推动全社会强化数据要素价值认同，加快推进数据要素价值共创，培育“为优质数据买单”的市场共识。

（文章来源：新华社）