随着2025年人工智能技术的不断演进，尤其是在大模型时代的到来，数据作为核心要素的安全与流通成为行业关注的焦点。在近日于福建福州举行的第八届数字中国建设峰会中，关于AI驱动的数据要素创新、技术革新及安全保障的多维度讨论引发行业广泛关注。此次峰会不仅展现了中国在AI技术领域的最新突破，更强调了高质量数据集在推动深度学习和自然语言处理等关键技术中的核心作用，彰显了中国在全球AI产业中的领先地位。
在深度解析AI模型的背后，核心技术原理集中在深度学习、神经网络优化及大规模数据处理等方面。以大模型的训练为例，其对算力、算法和数据三大要素的依赖尤为显著。以中国电子信息产业集团为代表的企业在数据基础设施建设中，推出了“大模型安全空间”解决方案，旨在应对数据泄露、模型攻击等安全挑战。该方案结合多维度纵深防御体系，通过创新的安全算法，有效提升了数据在模型训练与应用中的安全性和可信度。
在数据要素市场化的背景下，企业对于高效利用数据的需求持续上升。王桂荣指出，当前仅有不到10%的企业能够将其业务知识数据有效整合并供给大模型，制约了模型的实际应用效果。为此，行业亟需打造安全可信的基础设施，并推动数据的标准化、产权明晰化及跨行业合作。通过技术创新和制度保障，数据的流通壁垒得以打破，促进数据在AI创新中的深度利用。此外，数据的市场化配置也将带来更高的经济效率和产业升级潜力。
在推动数据要素市场化的同时，安全问题成为不可回避的核心议题。国家数据局副局长余英强调，数据的高流动性和低成本复制特性赋予其巨大价值，但也伴随着潜在的风险。中国在数据治理方面，正积极探索风险分类分级管理机制，以保障数据安全和隐私保护。工业和信息化部电子第五研究所所长杨建军提出，未来中国应在数据治理层面突破技术瓶颈，结合制度创新，加强政企合作，推动国际合作，构建安全、可信、可持续的AI发展环境。
从行业发展趋势来看，AI技术的深度融合将持续推动产业升级。以大模型为核心的AI创新，不仅在自然语言处理、图像识别、智能制造等领域展现出巨大潜力，更在数据基础设施、安全体系、法律法规等方面提出更高要求。随着技术的不断成熟，未来的数据流通将趋向于智能化、标准化和安全化，形成多层次、全链条的产业生态，助力中国数字经济实现跨越式发展。
专家们普遍认为，人工智能的未来不仅在于技术突破，更在于构建完善的治理体系。技术领先优势将成为国家竞争力的重要标志，而数据安全与流通的平衡则是实现可持续发展的关键。持续的技术创新和制度创新，将推动中国在全球AI产业中的话语权不断提升。未来，随着数据要素的不断优化配置和安全保障体系的完善，AI驱动的数字经济有望迎来新的爆发点，为行业带来深远变革。