2025中国AI数据调查：推理量首超训练，数据要素开启新纪元

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推理数据量的历史性反超

报告中最引人注目的数据，莫过于“推理数据量首超训练数据量”。2025年，推理数据量达到101.34EB。这一变化具有极强的行业导向意义：过去，AI发展的重心在于“炼模”，即通过海量数据训练大模型；而现在，行业重心已转向“用模”，即通过大规模的推理调用将大模型能力转化为实际生产力。

这种转变标志着我国人工智能应用已进入规模化应用新阶段。从通用大模型到行业垂域模型，再到代理型人工智能（Agent），企业对实时推理的需求呈现爆发式增长。这也意味着，对于开发者而言，如何优化推理效率、降低数据调用成本，将成为未来AI变现的核心竞争力。如果你想及时获取最新的AI资讯与技术动态，可以访问 aigc.bar 深入了解行业前沿。

企业数据：产业数智化的主力军

调查显示，我国数据生产增量的九成以上来自企业。随着产业数智化转型的深入，工业制造、交通物流等传统领域已成为数据生产的“领头羊”。企业不仅是数据的生产者，更是数据的深度使用者。

2025年，企业数据技术投入同比增长17.37%，数据产品与服务的交易额增长了39.8%。这说明数据已不再仅仅是企业的数字化副产品，而是赋能业务增长的驱动引擎。对于广大开发者和企业主来说，利用好这些高质量数据集，结合开源的 LLM 与 大模型 技术，是实现业务突破的关键。

算力基础设施与数据流通的协同演进

数据的价值释放离不开底层算力的支撑。全国一体化算力网的构建，“东数西算”工程的全面实施，为我国人工智能发展提供了坚实的基础设施底座。截至2025年底，全国智能算力规模达159万PFLOPS（FP16），通用算力向智能算力的代际更替正在加速。

与此同时，数据流通交易效果初显。全国数据跨省流通总量接近3000EB，数据跨境流通也保持稳健增长。这种流通活跃度的提升，进一步验证了“高质量数据付费”的市场共识正在形成。无论是通过 Prompt 工程优化模型表现，还是通过 API 接入高性能模型，数据要素的高效配置都将直接决定AI项目的成败。

展望未来：从规模优势到价值优势

2026年作为“十五五”开局之年，将是“数据要素价值释放年”。随着高质量数据集规模的持续扩大（已超908PB），人工智能将迎来更多样化的应用场景。从医疗健康到基层治理，从教育科技到智能制造，数据正以前所未有的深度和广度赋能经济社会发展。

对于从业者而言，紧跟 AGI 的发展步伐，关注数据要素的开发利用，将是把握未来十年机遇的核心逻辑。无论是关注 OpenAI 的技术迭代，还是研究 Claude 的最新应用，亦或是探索 ChatGPT 的落地实践，保持对前沿信息的敏锐度至关重要。

我们正处在一个由数据驱动的智能时代。通过科学地挖掘数据价值，结合高效的算力基础设施，中国的人工智能产业将继续在高质量发展的轨道上稳步前行。欢迎持续关注 aigc.bar，获取更多关于人工智能、大模型应用及行业资讯的深度报道，共同见证数据要素带来的无限可能。