国家数据局揭示AI新浪潮：算力服务模式巨变，“卖能力”时代来临

作者：众生数据

5月8日，在2026移动云大会上，国家数据局副局长余英分享了一组惊人的数据：截至2026年3月底，我国AI日均Token调用量已飙升至140万亿以上，相较于2024年底的水平增长了逾千倍。

这一爆炸性增长背后，隐藏着几个值得深入探讨的关键信息。

140万亿这个数字乍听之下令人咋舌。

然而，更准确的理解是，AI的应用正从“少数人的专属玩物”转变为“大众触手可及的实用工具”。

在2024年底，AI的调用量尚处于“概念验证”的早期阶段，真正将其投入实际应用的企业寥寥无几，因此调用量级自然不高。经过一年多的市场培育以及模型成本的显著下降，企业开始积极将AI整合进其业务流程，从最初的“尝试性使用”转变为“日常性依赖”，这才催生了千倍的增长。

换句话说，并非AI技术本身突然取得了突破性进展，而是AI开始真正被大规模地应用于实际场景。

这一洞察对于从事企业服务的相关人士而言至关重要——市场教育阶段已基本宣告结束，接下来的竞争将聚焦于“实际应用”的层面。

余英在大会上提出了一个核心论点：算力服务模式正经历一场从“销售硬件”到“销售服务、销售能力”的深刻转变。

这句话值得我们反复琢磨。

在过去的十年里，云计算的核心业务是“销售服务器”。用户租用的是虚拟机的计算资源，并根据使用量付费。然而，在AI时代，“计算资源”已不再是瓶颈，客户真正渴求的是AI能力本身，而非底层支撑的GPU和算力。

这预示着什么？

这正是业内近期热议的RaaS（Result as a Service，结果即服务）模式的体现。

值得注意的是，这恰恰与山东人工智能中试平台所倡导的方向不谋而合——即先验证实际成效，再商讨合作事宜。市场趋势与平台发展方向的高度契合，无疑是一个积极的信号。

余英还特别强调了高质量数据集的重要性。

如果放在两年前，这或许只是AI从业者关心的一个技术话题。但如今，随着国内大模型从“能够运行”迈向“运行出色”，数据的质量已成为决定模型效能的关键因素。

模型可以开源，但数据才是构建差异化竞争优势的关键。

这一点对以下两类主体将产生最为深远的影响：

首先是数据服务提供商。语料库的构建、数据的清洗、标注的精度等，这些过去被视为“繁重且耗时”的工作，如今正逐渐演变为稀缺的核心竞争力。山东省级财政对语料库建设提供的补贴政策，也印证了这一发展趋势。

其次是行业专业知识（Know-how）。通用的数据资源或许可以轻易获取，但行业内部的“隐性知识”——例如资深工人的操作经验、医生的诊断思路、法律从业者的判断标准——这些才是构建高质量数据集的真正壁垒。

未来，数据资产的价值，甚至可能超越算法本身。

余英的讲话中提及了国家数据局未来将重点推进的四个方向。结合数据局此前的工作部署，我们可以预见几个关键的政策着力点：

1. 算力与电力协同发展

算力的高效运行需要消耗大量电力，数据中心的用电成本占其运营总成本的40%以上。推动算力与电力系统的协同优化，不仅关乎效率提升，也与碳排放问题息息相关。绿色计算、液冷技术以及清洁能源的配套供应，有望迎来政策支持的“窗口期”。

2. 高质量数据集的构建

这是构建数据要素市场化基础设施的关键一环。公共数据的开放共享、数据的分类分级管理、语料库建设的标准规范等，一直是数据局持续推进的工作重点，预计将出台更明确的补贴政策和认定标准。

3. 数据跨境流动

制定国际合作背景下的数据流通规则，特别是关于AI训练数据的跨境使用。这对于跨境电商以及走向国际市场的企业而言，将是一个值得关注的方向。

4. 行业数据空间建设

聚焦于特定行业的垂直数据平台建设，例如医疗、制造、教育等领域。行业数据空间不仅是实现数据确权的实际应用场景，也是推动行业AI应用落地的基础架构。

基于以上信息，有几点判断值得特别关注：

1. 面向企业的AI服务（AI to B）的窗口期正在逐渐收窄。

千倍的增长意味着市场教育的成本已大幅降低，企业对AI技术的接受度显著提升。然而，这也意味着竞争对手将加速涌入，服务能力将成为未来竞争的核心要素。

2. “销售结果”相较于“销售工具”具有更大的溢价潜力。

单纯销售软件或算力，价格战在所难免。但如果能够“销售效果”，即帮助企业切实解决某个具体问题，则在定价权和客户忠诚度方面将更具优势。RaaS模式不仅是商业模式的创新，更是对定价权的一次争夺。

3. 数据质量带来的红利正逐步释放。

高质量语料库和行业数据集的价值，在2026年相比2025年将会更加凸显。如果在此领域有业务布局，现在是绝佳的时机。

4. 政策将持续向数据基础设施建设倾斜。

从国家层面到地方政府，关于数据要素市场化的政策正密集出台。尤其需要关注山东省级层面的配套细则，特别是相关的补贴和认定标准。

140万亿Token的调用量，不仅仅是一个数字，它更是一个强烈的信号——AI正从“我能做什么”的时代，迈入“我能帮谁解决什么问题”的新纪元。

这一转变，对于企业服务领域的从业者而言，既是机遇的来临，也标志着一场激烈淘汰赛的正式打响。

End

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