7月5日，2023全球數字經濟大會主論壇及多個分論壇在京舉辦，同時發(fā)布了《2023全球數字經濟白皮書》(簡稱《白皮書》)。數據要素流動、AI大模型、數字治理等成為熱門話題。中國科學院院士梅宏表示，數據的資源屬性已形成廣泛共識，但數據的資產屬性和資本屬性往往被忽略，這是數據要素價值得以釋放的重要途徑。工信部信息通信科技委常委趙慧玲表示，AI大模型訓練和應用迫切需要建設高性能網絡和超高可用性網絡。
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數字經濟規(guī)模持續(xù)快速增長?！栋灼凤@示，截至今年3月，全球5G網絡人口覆蓋率為30.6%，同比提高5.5個百分點；全球5G創(chuàng)新應用中，產業(yè)數字化占比達到60.5%，其中工業(yè)互聯網融合應用達29.4%。我國建成5G基站264.6萬個，占全球總數超過60%；全球5G用戶達到11.5億，我國占比達58%，成為全球5G發(fā)展的重要貢獻者。
中國信通院院長余曉暉介紹，2016年-2022年，中國數字經濟持續(xù)快速增長，年均復合增長率為14.2%。
數字經濟發(fā)展新動力不斷涌現。余曉暉表示，2022年，全球人工智能市場收入達4500億美元，同比增長17.3%；2023年第一季度，AIGC(人工智能生成內容)異軍突起，成為熱門投融資領域?！叭蚋鲊涌焱苿訑底纸洕攸c領域發(fā)展，在產業(yè)數字化、數據要素等領域搶抓發(fā)展機遇。”
挖掘數據要素價值
梅宏表示，數據要素市場、數字治理體系和數字技術體系是發(fā)展數字經濟的三個重要基石。“推動數字經濟發(fā)展，必須讓數據流通起來，并通過治理體系保障數據要素市場平穩(wěn)有序運行。無論是要素市場還是治理體系，都離不開數字技術的支撐。”
余曉暉介紹，近年來，各國將行業(yè)數據空間作為數據流通的關鍵基礎設施，持續(xù)打造產業(yè)生態(tài)合力。比如，歐盟在《數字歐洲計劃》統一體系下，多主體協同推進公共/行業(yè)數據空間建設；美國依托云基礎設施優(yōu)勢，面向數據流通進行產業(yè)轉型升級；中國則加強行業(yè)數據空間應用牽引，培育產業(yè)生態(tài)。
數字技術與產業(yè)深度融合，推動數據要素價值持續(xù)釋放。京東集團CEO許冉表示，京東用技術驅動供應鏈發(fā)展，將數據和算法滲透到采購、倉儲、履約等業(yè)務流程，提高了供應鏈的可見性、預測性和適應性，促進供應鏈韌性和安全水平大幅提升。
北京融信數聯科技有限公司董事長于笑博表示，要從數據分析、數據治理、數據安全以及數據交易體系四方面挖掘數據要素價值。以AI大模型為例，“在數據分析過程中，數據質量越高，大模型的構建和應用會產生更大價值”。
梅宏認為，從法律上確立數據的資產屬性，這是數據要素價值保障的根本。實現數據的資本屬性，使數據價值可以被度量和交換，成為可被經營的產品和商品，這是數據要素價值得以釋放并創(chuàng)造新價值的途徑。
中央網信辦副主任、國家網信辦副主任趙澤良建議，加快建立數據資源的確權制度，界定各個數據資源的權屬關系；加快制定數據資源的采集、利用、交流、共享規(guī)則；加快建設數據資源、數據跨境流動的規(guī)則，在保障國家安全的前提下，鼓勵和支持數據依法、合理、自由流動。
一些企業(yè)和行業(yè)機構積極探索數據要素的資本化、資產化。中國信通院與布比科技聯合發(fā)布基于國家級區(qū)塊鏈基礎設施“星火·鏈網”智能安全金融服務網絡(ISF)構建的全新產融體系——“星火產融”，并簽約首批合作伙伴?！靶腔甬a融”搭建產業(yè)與金融融合的新型基礎設施平臺，提供征信數據、政務數據、商業(yè)數據、交易數據等服務。
破解發(fā)展新難題
此次大會上，行業(yè)和企業(yè)專家為數字經濟發(fā)展建言獻策。
“隨著技術變革加快，傳統的治理體系、機制和規(guī)則都面臨巨大挑戰(zhàn)。比如，出現平臺公司的壟斷問題、網絡輿情的監(jiān)管引導問題、安全隱私保護問題、數字金融業(yè)務監(jiān)管問題等?！泵泛瓯硎?，需要重構全球數字治理體系，通過制度法規(guī)、標準規(guī)范和技術手段推進數字治理體系化建設。
隨著AI大模型深入應用，算力、數據、安全等新需求、新問題相繼出現?！癆I大模型對算力基礎設施提出很高要求。”趙慧玲坦言，大規(guī)模分布式訓練帶來大量通信開銷，建立高性能網絡和超高可用性網絡成為智算中心網絡面臨的新挑戰(zhàn)。
奇安信集團董事長齊向東介紹，智能工具的廣泛使用加劇了數據泄露風險。“圍墻式的網絡安全防護不再適應新技術場景下的安全需求。參與數字化的企業(yè)及政府部門要進行體系化的安全規(guī)劃建設和運營，構建縱深防御體系，把安全內置到數智系統全鏈條?！饼R向東稱。
智譜AI公司CEO張鵬表示，借助AI大模型賦能千行百業(yè)，有利于解決數字經濟發(fā)展的痛點問題。比如，互聯網公司擁有海量用戶，同時數據和算法不斷迭代，需要大量的算法工程師和維護人員支持，由此產生很高的成本。如何使用人工智能基礎設施解決高投入、低收益問題，引發(fā)智譜AI思考。
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責任編輯：Rex_06
