【摘要】数据作为数字经济核心生产要素，其基础设施建设是驱动经济社会数字化转型的战略支撑。当前，我国数据基础设施建设已取得跨越式进展：数据供给流通体系不断完善，数据基础设施通过支撑人工智能技术应用、释放了强大数字消费潜力，政策体系初步构建。然而，我国数字基础设施建设仍面临三重挑战：智能算力需求激增与数据中心高能耗矛盾凸显；芯片、操作系统等关键技术对外依存度高，产业链供应链受外部封锁冲击；数据安全威胁加剧，数据确权、流通等制度瓶颈制约要素市场化。为此，应强化政策顶层设计，超前布局算力网络与绿色数据中心，组建国家数据集团以统筹资源；推动技术自主创新与数据要素市场化，培育产业链协同生态；健全数据安全治理体系，加强跨境流通监管与国际规则合作，为数字经济高质量发展筑牢根基。
【关键词】数据要素 基础设施 数字经济 数据流通
【中图分类号】F623/F49 【文献标识码】A
【DOI】10.16619/j.cnki.rmltxsqy.2025.10.010
【作者简介】苑卫国，中国互联网络信息中心正高级工程师，中国计算机学会高级会员。研究领域为人工智能、网络安全、互联网基础资源技术。主要论文有《生成式人工智能技术对网络安全领域的影响分析与启示建议》 、《 我国人工智能发展趋势研究》、《互联网域名滥用信息处置架构研究》、《基于顶级域解析日志的递归DNS识别方法》等。
数据作为数字经济时代发展的关键生产要素，已经成为影响未来经济发展的战略性资源。随着我国社会数字化转型，迫切需要构建适应数据要素特征、促进数据流通、发挥数据效用、保障数据安全的基础设施。数据基础设施是在数据供给流通基础设施、网络基础设施、算力基础设施、创新应用基础设施支持下，提供面向社会数据生产、汇集、处理、流通、应用、运营、安全保障的一体化公共服务系统。我国数据基础设施建设已经取得跨越式发展，但仍面临诸多问题和挑战，针对我国数据基础设施发展现状，加大政策引导力度，对加快我国数据基础设施建设、培育壮大数据产业和支撑社会经济高质量发展具有重要意义。
我国数据基础设施建设发展现状
我国数据基础设施建设取得跨越式发展。一是数据供给流通基础设施不断优化。建设数据供给流通基础设施是推动数据要素市场化和释放数据价值的关键举措。我国数据资源丰富，根据国家数据局发布的《数字中国发展报告（2023年）》[1]统计，截至2023年底，我国数据生产总量达32.85ZB，同比增长22.44%，数据存储总量达1.73ZB；政务服务、电子商务、社交媒体等互联网服务平台的数据供给能力不断增强。近年来，我国数据产量保持快速增长，根据互联网数据中心预测，如果将物联网、智慧城市、企业数据、医疗影像、视频数据等全部数据来源作为总量数据，预计2025年我国全社会人均数据生产总量将达约35TB。我国数据流量规模持续增长，根据相关统计，预计2025年我国人均移动互联网数据流量将达100GB／月，随着5G普及，以及短视频、直播和社交应用的全民化，我国人均移动数据流量将持续攀升。另外，我国数据资源流通基础设施建设不断完善，全国一体化政务数据共享枢纽发布各类资源超2.7万个；国家公共数据资源登记平台已经上线，进一步推进政务数据共享和价值释放；数据交易和开发利用模式正加速探索，全国已有数十个省市级行政区上线公共数据运营平台，北京、上海、深圳等二十多个城市已成立数据交易机构。
二是信息通信网络基础设施日趋完备。信息通信网络基础设施是支撑我国数字经济发展和社会数字化转型的基石。我国互联网络基础设施建设稳步推进，根据中国互联网络信息中心发布的《中国互联网络发展状况统计报告》[2]统计数据，截至2024年底，我国网民规模达11.08亿人，互联网普及率为78.6%。我国移动和宽带用户规模位居世界首位，根据工信部《2024年通信业统计公报》[3]统计数据，截至2024年底，移动用户总数达17.9亿人，5G用户数超10亿人；固定互联网宽带用户总数达6.7亿人，千兆接入用户数超2亿人。我国已经建成全球最大光纤和移动网络，光缆线路总长度达7288万公里；5G基站达425.1万个，覆盖全部县市区域。我国跨境流通网络基础设施不断升级，对其他国家的互联网国际带宽达93.1Tbps。随着信息通信网络基础设施升级，我国数据流量保持快速增长趋势，2024年移动互联网接入流量增长11.6%，互联网宽带接入流量增长14.9%。
三是算力基础设施建设显著加快。当前，算力作为推动数字经济发展的重要引擎，正向社会经济各领域渗透融合。我国各行业算力需求增长迅猛，算力基础设施建设速度大幅提升。根据工信部统计，截至2024年底，我国数据中心机架总规模将超880万标准机架，近5年年均增长率近30%，算力总规模将超270EFLOPS，位居全球第二。在大模型训练和推理需求的驱动下，我国智能算力呈爆发式增长，预计2024年我国智能算力在总算力占比将提升至50%，成为算力增长的核心驱动力量。特别是2025年初，以DeepSeek为代表的国产开源大模型取得技术突破，推动了我国各行业的大模型本地化部署和新一轮算力需求增长。同时，生态环境治理对算力基础设施建设提出更高要求，我国正积极推动算力的绿色低碳发展，算力基础设施的能源供给结构不断调整，截至目前绿色数据中心数量达196个，数据中心的平均电能利用效率进一步优化。
四是创新应用场景不断丰富完善。工业互联网、移动物联网、智能车联网、自动驾驶、低空经济、卫星互联网等创新应用逐步落地，不断推动数据基础设施建设的技术升级、规模扩展和场景适配。我国工业互联网加速建设，根据工信部统计，截至2023年底，5G＋工业互联网已经覆盖41个国民经济大类，全国区域性行业性工业互联网平台设备总数超9600万台。我国智慧城市和智能网联汽车基础设施加快推进，累计完成智能化道路改造超7000公里，建立7个国家级车联网测试示范区，16个国家智慧城市基础设施与智能网联汽车试点城市。自动驾驶技术商业化应用加速落地，高精度地图数据更新、智能化路况信息感知和多模态数据融合能力，以及高性能通信网络和算力芯片支撑能力不断提升。我国不断推进北斗卫星导航规模应用、卫星互联网和低空经济的加快发展。这些创新应用场景正驱动网络、算力和数据基础设施向“全域覆盖、海量计算、快速感知、智能调度、安全可信”方向进一步发展。
数据基础设施建设为数字经济发展注入新动能。一是“东数西算”等重大工程建设为数字经济高质量发展提供坚实底座。2022年2月开始建设的“东数西算”工程成效显现，目前8个国家算力枢纽节点建设进入落地应用阶段，枢纽节点间主干400G全光网络全面贯通，10个国家数据中心集群布局完成，初步形成“核心＋边缘”的多层次算力供给体系。“东数西算”工程建设进一步优化了全国算力布局，中西部算力基础设施所占比例提升至40%，不断增强跨东西部区域间算力调度能力，有效提升西部清洁绿色能源利用效能。我国加快超大规模公共算力数据中心建设，截至2023年底，累计建成国家级超算中心14个，在用超大型和大型数据中心达633个，智算中心达60个。“东数西算”等国家级数据基础设施建设持续发力，有力保障数据实现便捷流通和高效运用。
二是数据设施建设促进人工智能等新技术加快落地应用。数据基础设施规模、效率和开放性决定了人工智能等新技术创新速度和应用场景广度。5G与光纤网络提供的低时延高带宽数据传输通道，集群式数据中心提供的分布式计算能力和海量数据处理能力，推动了人工智能、大数据、云计算、物联网等新技术在各行业领域落地应用。智算中心作为人工智能场景应用的基础设施，成为人工智能发展的重要驱动力，大规模智算中心的万卡集群为千亿级参数大模型训练和推理提供算力支撑。我国已经启动大规模智算中心建设，根据中国通信产业网报道，截至2024年5月，国内建成和在建的智算中心超250个。另外，国内三大电信运营商正加大算力互联网络建设，促进算力和网络技术的深度融合，提升跨区域数据传输和协同处理能力，为人工智能赋能更广泛的行业应用提供更加坚实的网络支撑。
三是数据基础设施建设促进数字经济新需求更大程度释放。数据基础设施建设对数字经济发展起到重要支撑和先导作用，不仅推动工业、农业、能源、交通等传统产业数字化转型，更能催生电商平台、直播带货、新型文旅等新业态、新场景和新消费模式，释放出更大规模的经济增长潜力。当前新型网络基础设施、算力基础设施、数据流通基础设施的建设，以及创新应用场景的不断丰富，为数字消费、数字贸易等各行业各领域数据收集、存储、分析和运用创造有效条件。普惠算力服务使得中小企业将人工智能技术应用于提升生产效率，也使得政务服务、城市治理、医疗健康等公共服务更加便捷高效。随着数据基础设施服务行业场景和消费用户增多，数据资源集聚增加，激发效率不断提升，产生示范效应随之增大，将进一步释放数字经济新需求，带动国家经济体系数字化和智能化全面提升，最终引发生产方式和消费方式的重大变革。
数据基础设施建设推动数字经济高质量发展。一是数据基础设施建设促进数字经济规模持续壮大。我国数字经济持续快速增长，成为推动经济增长的重要引擎。根据国家数据局统计，截至2023年底，我国数字经济规模超55万亿元，总量稳居世界第二，数字经济核心产业增加值占GDP比重达到10%左右。一方面，数据基础设施建设有效带动电子信息制造、互联网业务、电信业务和软件业务、网络和数据安全等相关产业发展，根据相关测算，我国数据基础设施建设每年将吸引直接投资4000亿元，带动未来5年投资规模近2万亿元。另一方面，数据基础设施建设将推进制造业数字化转型持续深化，加速数字技术向传统产业渗透，支撑低空经济、具身智能、自动驾驶等新兴产业和未来产业的快速发展，促进平台经济等新兴服务业数字化扩面提质，进一步提高数字经济全要素生产率。
二是数据基础设施建设加快数据要素市场形成。我国经济社会进入数据要素化发展新阶段，正加快推进全国一体化数据市场建设进程。近年来，我国数据交易行业市场规模保持高速增长，2024年我国数据交易市场规模超1600亿元。数据基础设施建设有力支持数据要素基础制度落实，有利于释放数据要素的经济和社会价值，依靠数据基础平台采集大量数据资源，促进市场更加精准供需匹配，减少信息不对称，优化市场资源配置，提升应对市场不确定性的韧性。数据供给流通基础设施是数据要素市场化的核心支撑，通过构建数据流通利用的基础设施底座，可以有效破解数据要素的确权定价、流通交易、资产运营等关键难题，推动数据资源向生产要素和资产化方向加快发展。数据供给流通基础设施建设有利于促进数据要素市场活跃，加快公共数据资源开放共享，深化重点行业数据资源开发利用，拓展不同行业领域应用场景，改善数据要素跨行业跨地域流通环境。
我国加快建立数据基础设施发展政策体系。我国已发布多个推进数据基础设施建设发展相关政策措施，不断加强数据基础设施规划布局和顶层设计。2023年10月25日，国家数据局成立，更加有利于统筹全国数据资源，推动形成全国一体化数据基础设施建设格局。《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》《数字中国建设整体布局规划》《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》《关于加快公共数据资源开发利用的意见》《国家数据基础设施建设指引》等政策先后发布，提出要健全数据基础制度，构建数据流通基础设施，实现数据基础设施高效联通，提升数据安全保障能力，为我国数据基础设施建设提供科学引导。
我国数据基础设施建设发展面临的挑战
数据基础设施面临高算力需求和高能源消耗。一是数字基础设施建设面临算力需求急剧上升问题。人工智能正推动数字经济蓬勃发展，带来智能制造、智慧金融、智慧医疗、智慧城市等各行业领域变革。人工智能加速发展为数据基础设施建设提供新助力，也对数据存储、数据处理、数据传输提出新要求，智能算力的紧缺和昂贵成为人工智能创新应用的最大制约因素。近年来，大模型参数规模呈指数级增长态势，随着多模态和推理需求的增长，大模型训练和推理所需的算力也急剧增长。另外，大模型升级迭代需要以构建高质量数据集为基础，并配套构建数据标注、数据处理、数据集管理平台，用于生成和管理海量训练数据，数据规模的持续扩大、算法和应用场景复杂化都需要先进技术和高效处理能力的数据基础设施支撑。
二是数据基础设施建设面临绿色可持续发展新挑战。加快数据基础设施建设，包括大规模数据中心集群和算力中心建设，对能源需求和绿色发展提出了新挑战。如何实现数据基础设施建设的绿色发展，降低算力资源和数据存储对电力的能源消耗，减少数据中心碳排放对生态环境的影响，都是实现数据基础设施高质量发展必须解决的难题。特别是当前智算中心为智能算力需求提供关键支撑，但因其建设成本高昂和对能源电力需求巨大，实现绿色可持续发展面临的问题尤为突出。如相关数据显示，OpenAI训练一次GPT-4大模型的耗电量为2.6亿度，相当我国一座中型城市数天的用电量，凸显大模型训练对能源需求的严峻挑战。另外，数据中心建设和运营对存储资源和水资源的大量消耗，都会带来新的资源消耗困境。
数据基础设施领域关键技术创新亟待增强。一是实现数据基础设施建设全部自主可控仍存在一些困难。数据基础设施建设的硬件设施和软件平台的核心技术获取具有高投入、高风险、垄断性等特征，一些关键核心技术仍被国外公司把控，推进数据基础设施建设国产化面临高投入和长期性等诸多现实阻力。作为数据基础设施建设重要内容，数据基础设施的软硬件关键技术自主可控十分重要。近几年，我国在服务器芯片、操作系统、数据库系统、应用软件等关键核心技术不断取得突破，但在技术创新和产业生态形成方面仍存在不小差距。比如，国产智能算力芯片在性能上尚未完全满足国产大模型训练需求，国产芯片在设计工具和先进制造工艺上仍有待突破，国产芯片和国产操作系统间适配率有待提升，国产操作系统的用户生态依然薄弱，国产化替代的进程和应用场景的拓展仍需长期推进。
二是数据基础设施建设仍存在产业链和供应链脆弱不稳定问题。核心技术对外依赖、关键环节断供和产业协同不足等是制约数据基础设施建设的主要瓶颈。加强产业链创新协同和提升供应链韧性，是解决数据基础设施产业链和供应链脆弱性问题的关键。当前，美国利用其在高新技术领域的领先和垄断优势，不断升级对我国新型信息技术发展的封锁和打压。美国不断加大对我国高端智能芯片出口限制和先进人工智能技术封锁，如2025年1月美国对包括我国在内的24个国家实施AI先进芯片最严格的出口限制。智算中心建设高度依赖高端AI芯片，大模型训练推理需要强大智能算力芯片和高性能网络支撑。当前。我国仍需要加快电子信息领域技术创新，解决高端芯片制成、存储控制器等关键技术“卡脖子”问题，推进先进芯片制成等关键技术攻坚，减少高端芯片制造、基础软件等核心技术和设备对国外依赖，持续提升数据基础设施软硬件产业体系韧性和安全水平。
数据安全威胁加剧与实现数据高效流通受阻。一是数据安全严峻形势对数据基础设施建设提出更高要求。当前数据价值日益凸显，数据流通和应用领域不断拓展，数据安全问题已成为全球关注重点。随着数字技术在各行业广泛应用，网络攻击目标转移到智能制造、智能交通、智慧医疗、智慧城市、自动驾驶等实虚融合的系统。针对工业制造、电信、政务、金融、医疗等领域的重要敏感数据泄露事件频发，特别是国际勒索犯罪团伙攻击对制造业稳定生产造成严重威胁，且对特定目标有组织的网络渗透和机密数据窃取正成为网络安全领域的突出问题。全球网络犯罪的产业链呈现高度专业化、全球化特点，大量被窃取的机密商业数据在全球范围内进行售卖和交易；同时，网络攻防智能化博弈加剧，给全球数据安全治理带来更大难度。全球日益严峻的数据安全形势给经济社会发展造成巨大威胁，如何在推动数据共享流通的同时加强数据安全和用户隐私保护，这对数据基础设施建设的安全保障能力提出了更为迫切的要求。
二是推动数据高效流通需要构建高质量数据基础设施。实现数据高效流通是释放数据价值的关键枢纽。当前，我国数据主要集中在不同行业领域场景应用企业中，数据要素流通交易仍面临数据确权、估值定价、隐私保护等多方面困难。目前，我国数据要素市场化进程仍处于初级阶段，数据资产化率仅为12%。加快推进数据要素市场化进程，提升数据资产的市场规模，一方面需要加快建立创新产权制度、流通规则和收益分配机制，构建多层次数据要素流通交易机制，突破数据资产价值评估、合规流通等关键环节；另一方面需要不断完善数据流通基础设施建设，加强隐私计算、区块链和数据使用控制等数据流通利用技术应用，构建开放共享和可信流通的软硬件数据设施，加快国家公共数据资源开发利用平台和交易平台建设，促进数据要素快速便捷的流通交易，实现数据跨区域跨行业流动共享，充分释放数据的经济和社会价值。
我国数据基础设施建设发展路径
强化顶层设计，推动数据基础设施高质量发展。一是加强数据基础设施发展的政策支撑，加快推进数据基础设施建设进程。强化顶层设计和政策导向，研究制定国家数据基础设施整体布局规划，适时发布加快推动数据基础设施建设的行动方案。统筹全国算力资源布局，持续优化东西部区域算力协同，加大向西部地区倾斜支持力度。加强国家级绿色数据中心规划和布局，推广绿色低碳技术应用，提升绿色电力消耗比重。二是适度超前布局数据基础设施，打造自主可控的数据安全基础设施。鼓励信息通信网络基础设施提速升级，加快建设全国一体化算力网络，构建适度超前、安全高效的数据基础设施。推进数据基础设施领域试点示范应用，及时评估数据基础设施建设阶段性发展成效。加强高端芯片、操作系统等关键领域技术研发，持续推进基础软硬件设备的国产化替代进程，夯实数据基础设施建设发展的安全“底座”。三是加快建立国家数据集团公司，加强国家级数据基础设施建设和运营。筹划建立国家数据集团公司，负责国家级数据中心、数据资源库、数据流通利用基础设施规划建设、运营和安全保障，加强政务、金融、交通、电信、互联网、医疗、养老、社保、教育等全国数据资源整合，建设跨行业和跨区域数据交易共享平台，面向公众用户和企业提供优质的算力和数据服务。
创新协作机制，培育壮大数据相关产业生态。一是促进数据基础设施的技术创新和产业融合。开展企业、社会和国家多层次数据基础设施建设合作和技术创新，鼓励国内企业在软硬件平台、配套应用服务等关键领域产品的研发创新，以新技术推动数据基础设施相关产业转型升级，推动数据基础设施前沿技术创新成果涌现。二是加快推进数据要素流通和数据要素市场化。加快数据基础制度建设，加强数据供给流通基础设施建设，鼓励企业数据资源化和资产化，培育壮大数据要素市场。开展数据供给流通场景应用的典型案例遴选工作，发挥行业标杆示范工程引领作用，加快形成市场需要的数据流通利用产品和方案。三是促进数据产业链和供应链的协同发展。加强我国数据产业链供应链优势，推动产业链供应链数据共享，不断融入全球数字贸易格局，培育具有全球竞争力的数据基础设施建设服务企业，不断补齐数据基础设施建设供应链短板弱项，推动产业链和供应链自主可控。四是促进数据标注产业高质量发展和人才培养。围绕人工智能、自动驾驶、医疗健康等重点行业构建高质量数据集，促进数据标注体系标准化和规范化，加强数据标注领域人才培养和产业对接，推动数据标注产业和人工智能产业集聚发展。
加强安全治理，保障数据基础设施健康发展。一是完善数据基础设施安全监管政策和法律法规。健全数据基础设施安全监管体系，制定数据基础设施建设相关标准和管理办法。加强数据安全监管，防范化解网络和数据安全风险，有序推动数据基础设施建设和数据产业安全健康发展。二是构建数据流通利用的全面安全保障体系。建立保障数据安全流通利用的基础设施，提供动态全过程的数据安全服务。提升数据流通利用设施的安全技术手段，保障数据全生命周期各环节安全。加强数据安全的监测预警、信息通报、应急演练、响应处置等制度和能力建设。三是加强对数据跨境流通交易的监督和审查。建立健全数据资产的分级分类监管制度，完善数据跨境流通审查机制和公共数据资源接入许可规范，开展数据跨境合规性评估和审查处置。四是加强数据安全国际合作和技术交流。加强数据应用开发的国际合作，主动参与全球规范和技术标准制定，构建多层次数据安全国际规则体系。组织数据安全跨国应急响应演练，共同打击有组织的数据安全违法犯罪行为。
注释
[1]《数字中国发展报告（2023年）》，2024年6月，https://www.szzg.gov.cn/2024/szzg/xyzx/202406/P020240630600725771219.pdf。
[2]《中国互联网络发展状况统计报告》，2025年1月17日，https://cnnic.cn/n4/2025/0117/c208-11228.html。
[3]《2024年通信业统计公报》，2025年1月26日，https://www.miit.gov.cn/gxsj/tjfx/txy/art/2025/art_641c048c5d4f4e308098bf6c4e3dcb4a.html。
责 编∕韩 拓 美 编∕梁丽琛
The Current Status, Challenges and Optimization Pathways of Data Infrastructure Construction in China
Yuan Weiguo
Abstract: The infrastructure construction of data which is the core production factor of digital economy is the strategic support driving the digital transformation of the economy and society. At present, China's data infrastructure construction has achieved leapfrog progress: the data supply and circulation system has been continuously improved, the data infrastructure has supported the application of artificial intelligence technology and released strong digital consumption potential, and the policy system has been initially established. However, China's digital infrastructure construction still faces three challenges: the rapid increase in demand for intelligent computing power and the contradiction of high energy consumption of data centers are prominent; the dependence on key technologies such as chips and operating systems is high, and the industrial chain and supply chain are impacted by external blockades; the threat to data security has intensified, and the institutional bottlenecks such as data ownership and circulation restrict the marketization of elements. Therefore, it is important to strengthen top-level policy design, plan ahead for computing power networks and green data centers, and establish a national data group to coordinate resources; promote technological independent innovation and the marketization of data elements, cultivate an industrial chain collaborative ecosystem; and improve the data security governance system and strengthen cross-border circulation supervision and international rule cooperation in order to lay a solid foundation for the high-quality development of the digital economy.
Keywords: data elements, infrastructure, digital economy, data circulation
