劉烈宏：以Token計費為基礎的新型商業邏輯正在加速演進｜金融與科技

國家發展改革委黨組成員，國家數據局黨組書記、局長劉烈宏在中國發展高層論壇2026年年會上的演講表示， 以OpenClaw為代表的智能體應用，通過構建大模型與外部工具的深度連接，實現了任務的自主規劃與連續執行，標志著智能體已成為大模型落地應用的新形態，迅速引爆全球市場，同時也帶來了網絡安全和數據安全隱患。 Token“詞元”不僅是智能時代的價值錨點，更是連接技術供給與商業需求的“結算單位”，為商業模式的落地提供了可量化的可能。

以下為演講全文：

很高興參加中國發展高層論壇2026年年會，與大家共同探討人工智能產業化應用。

中國政府高度重視人工智能發展，2025年8月，印發《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》。今年3月，“十五五”規劃綱要明確提出全面實施“人工智能+”行動，全方位賦能千行百業。《政府工作報告》進一步強調“打造智能經濟新形態，深化拓展‘人工智能+’，促進新一代智能終端和智能體加快推廣，推動重點行業領域人工智能商業化規模化應用，培育智能原生新業態新模式”“深化數據資源開發利用，健全數據要素基礎制度，建設高質量數據集”。

在技術創新與商業應用驅動下，人工智能產業規模持續增長。預計到“十五五”末，中國人工智能相關產業規模將突破10萬億元，邁向更廣闊的增長空間。

下面，借這個機會，圍繞人工智能技術和產業發展，結合數據工作，我談三點體會和思考。

第一，適度超前，建用結合，科學布局和建設算力基礎設施。“十四五”以來，中國在算力規模、技術、應用等方面實現長足發展。

一是全面啟動“東數西算”工程，該工程通過構建新型算力集群，將東部密集的算力需求有序引導到西部，優化數據中心建設布局，促進東西部協同聯動。從2022年開始，在京津冀、長三角、粵港澳、成渝、貴州、內蒙古、甘肅、寧夏布局建設國家八大樞紐節點，發展張家口集群、長三角集群、蕪湖集群、韶關集群、天府集群、重慶集群、和林格爾集群、貴安集群、慶陽集群、中衛集群等十大數據中心集群。截至2025年底，中國智算總規模達159萬PFlops，其中，八大國家樞紐（含十大集群）已建成智算規模達138.8萬PFlops，占全國比重超過80%。

二是開展算電協同試點。算電協同是指通過數字化技術、智能算法、信息網絡，將算力基礎設施與電力系統進行深度融合，推動資源動態匹配與優化配置的新基建工程，實現“以電強算、以算促電的良性循環”。主要內容包括推進綠電直供、綠電聚合供應，提高綠色電力對算力的支撐能力；推進余熱回收利用，增強綠色低碳循環效益，等等。2024年10月，國家數據局就會同相關部門組織京津冀、長三角、內蒙古等樞紐節點以及青海、新疆等清潔能源富集地區，圍繞綠電直供、多源互補、源荷互動等開展先行先試，探索算電協同模式。今年3月5日，“算電協同”寫入中國政府工作報告。下一步，我們將會同相關部門大力推進算電協同工程，確保樞紐節點新建算力設施綠電應用占比達到80%以上，最大程度發揮綠色電力的支撐作用。

三是加快構建全國一體化算力網。2023年12月，國家數據局會同相關部門，提出加快構建全國一體化算力網。全國一體化算力網是指以信息網絡技術為載體，促進全國范圍內各類算力資源高比例、大規模一體化調度運營的數字基礎設施。實現算力資源的高效調度和應用是全國一體化算力網的一個重要標志性要求，但不同于電力調度直接輸送電力，算力調度是指將數據、計算任務通過網絡從異地調度到算力中心計算的過程，調度的是數據、計算任務。全國一體化算力網建設已列入“十五五”規劃。下一步，我們將加快國家樞紐算力設施集群建設，支持有條件地區根據低時延場景需求適度發展算力，推進云邊端協同發展。加強全國一體化算力監測調度，提升算力接入和精準匹配能力，提高算力資源使用效率，更好地滿足中小企業和科研機構對算力資源的旺盛需求。

第二，人工智能加速演進，打造智能經濟新業態。從去年春節DeepSeek開源模型出圈，機器人在春晚驚艷亮相，到今年春節Seedance2.0火爆全球，再到近期OpenClaw掀起“養龍蝦”熱潮——一個又一個熱點，反映出人工智能發展的五個新的趨勢：

一是從對話到決策執行，智能體正驅動中國大模型應用規模爆發式增長。以OpenClaw為代表的智能體應用，通過構建大模型與外部工具的深度連接，實現了任務的自主規劃與連續執行，標志著智能體已成為大模型落地應用的新形態，迅速引爆全球市場，同時也帶來了網絡安全和數據安全隱患。在此浪潮中，中國企業憑借“開源框架+中國模型+全棧數據安全策略”的獨特路徑，加速推動智能體應用的落地。不同于單純追求功能實現，中國企業推出的方案以國產大模型為“大腦”，創新性地植入了工具合規性檢測、數據隔離、權限管控及操作審計等全鏈路安全機制。這也讓我們認識到“好智能體”的標準：它不應僅僅是炫技式的“全能執行者”，更應是坦誠的風險告知者與可靠的方案解決者——在展示“能做什么”的同時，清晰界定“有哪些風險”并提供“如何安全落地”的完整閉環。當然用戶還要在此基礎上精準識別安全風險，加強安全管理。人工智能的發展離不開大規模、高質量、安全合規的數據。國家數據局把數據要素賦能人工智能創新發展作為重點工作，持續推動高質量數據集建設和人工智能同頻共振，初步形成了“‘人工智能+’行動發展到哪里，高質量數據集的建設和應用就推廣到哪里”的良好局面。

二是隨著人工智能從基礎大模型向行業大模型縱深拓展，與實體經濟的結合度越來越高，行業高質量數據集正取代通用語料，成為決定模型落地效果的關鍵變量。只有推動人工智能與各行各業深度融合，才能將技術勢能轉化為發展勢能。中國作為全世界唯一擁有全部工業門類的國家，數據資源豐富、產業體系完備、市場空間巨大，實施“人工智能+”行動，就能讓人工智能技術真正扎進產業土壤，深度賦能千行百業。

三是人工智能正經歷從數字模擬向物理交互的范式躍遷，引爆了具身智能數據的全新需求。人工智能與機器人本體、傳感器、控制系統深度融合，實現感知、決策、執行的閉環能力，在工業制造、倉儲物流、特種作業等領域的特定場景下，已經展現出執行復雜操作任務的實際能力，具身智能正加速從實驗性部署轉向實際生產應用。我們將積極推動高價值真機數據的采集與開發，夯實具身智能進化的數據基礎。

四是Token“詞元”不僅是智能時代的價值錨點，更是連接技術供給與商業需求的“結算單位”，為商業模式的落地提供了可量化的可能。2024年年初，中國日均Token調用量為1000億；至2025年底，躍升至100萬億；今年3月，已突破140萬億，兩年增長超千倍。今年1月底以來，有的模型企業創下20天收入超越2025年全年總收入的業績紀錄。這組數字背后，是一套以Token計費為基礎的新型商業邏輯正在加速演進。Token是大模型處理信息的最小信息單元，具有智能時代可計量、可定價、可交易的特征。圍繞Token的調用、分發與結算，一套新的價值體系正在加速演進形成，并成為人工智能產業可能變現的重要路徑。中國日均Token調用量的大幅增長也表明，隨著中國數據要素市場化配置改革的縱深推進，人工智能高質量數據的供給體系正在形成，“數據供給—價值釋放”的良性循環已初現端倪。

五是AI深度融入生產生活，安全合規成為治理焦點。訓練數據與生成內容的版權爭議，可能使人工智能產品陷入法律訴訟與信任危機；數據投毒攻擊、權限失控、網絡安全漏洞、惡意技能插件等安全風險，均會引發系統輸出失真、決策偏誤等問題，影響人工智能應用的可靠性。這要求人工智能的提供者、使用者、網絡安全維護者等都要充分發揮作用、協同聯動，提供應用全棧數據安全的解決方案，以裝龍蝦為代表的智能體應用為例，要按照“最小權限、主動防御、持續審計”的原則持續開展安全防護。為此，我們正在建立健全數據產權制度，為數據供給、流通、使用提供權責清晰的產權配置方案。我們正在推動形成涵蓋數據、技術、網絡等一體化的安全治理解決方案，為人工智能規模化應用落地提供有力安全支撐。

第三，數據產業與人工智能深度融合、協同發展，催生智能經濟新增長點。隨著全球數字化、網絡化、智能化進程的全面提速，數據已擺脫了“數字化副產品”的附屬地位，躍升為驅動經濟社會發展的關鍵生產要素。在這一宏觀背景下，數據產業正經歷著深刻的演進：從早期側重于事務處理與業務支撐的“信息服務階段（DT 1.0）”，跨越至聚焦數據驅動分析與決策的“智能分析階段（DT 2.0）”，并正整體邁向以“數據要素價值釋放、安全可信高效流通”為特征的“價值生態階段（DT 3.0）”。人工智能作為這一變革的加速器，不僅極大地激發了數據開發利用的市場需求，更從采集治理、價值挖掘到產業生態構建等多個維度，重構了數據產業的發展邏輯，開辟了全新增長空間。

一是人工智能的蓬勃發展正在激活前所未有的數據新需求。模型訓練、算法優化、應用落地等環節對高質量數據的依賴日益凸顯，通識數據集、行業通識數據集、行業專識數據集等多元化數據需求爆發，推動數據資源、技術、服務、應用、安全、基礎設施等六類數據企業快速發展，數據產業生態加速構建。據國家數據發展研究院測算，2024年提供包括面向人工智能訓練的高質量數據集等專業數據產品的各類企業在內，產值規模已經超過2萬億元。預計2025年增長15%，產值規模超過2.3萬億元。

二是人工智能技術的快速迭代與規模化應用，正在催生數據領域的諸多新賽道。隨著多模態大模型、行業大模型、智能體、具身智能、物理AI等前沿技術的持續涌現，市場對多模態數據、思維鏈數據、時空數據等細分領域的需求呈井噴之勢。與此同時，人工智能在千行百業的深度落地，對數據的質量如鮮活度、真實性、完整性、多樣性和高知識密度等提出了更為嚴苛的要求，促使數據生產方式從粗放式采集向精細化、專業化加工演進。在此背景下，高質量數據集構建、精細化數據標注、數據智能分析平臺等新興賽道蓬勃興起，極大地拓展了數據產業的內涵與外延，為產業鏈上下游企業提供了豐富的創新機遇。

三是人工智能技術顯著提升了數據開發效率，拓展了數據要素市場化配置的新空間。面對全球數據總量中超過80%為非結構化數據這一現狀，傳統技術手段往往難以有效挖掘其價值，致使大量數據淪為“沉睡的金礦”。而人工智能技術的突破性進展，使得對這些復雜非結構化數據的解析與開發成為可能，極大地釋放了數據要素的潛在價值。與此同時，數據產權“持有權、使用權、經營權”三權分置改革正在全面推進，數據交易所、數據流通利用平臺和數據服務商等新型流通機構正在發揮作用，配合以“數據可用不可見”的隱私計算等技術和數據基礎設施的廣泛應用，逐步破解了數據流通中的確權與隱私保護等難題，推動數據要素的市場化流通機制走向成熟與高效。

四是人工智能技術深度嵌入數據處理全鏈條，既帶來了數據安全治理的新挑戰，也孕育了治理模式升級的新機遇。一方面，人工智能應用潛在的復雜安全風險，催生了針對數據安全評估、合規審計、風險監測等新興治理服務的迫切需求。另一方面，人工智能技術本身也在賦能安全防護體系，推動其從被動的響應式防御向主動的預測與防御躍升，智能化數據安全治理正成為保障人工智能產業健康發展的重要基石。

各位朋友！我們深刻認識到，數據是智能經濟的關鍵生產要素。我們始終以數據要素市場化配置改革為主線，探索形成了“5+3+1”工作體系，其中“5”是指在數據基礎制度、數據基礎設施、數據融合應用和場景建設、全國一體化數據市場建設、數據產業培育5個方面打出一套“組合拳”，“3”是指夯實數據領域核心技術攻關、數據標準化、數字人才培養3個基礎，“1”是指突出數據賦能人工智能創新發展這一重點。我們將2026年數據工作明確為“數據價值釋放年”，聚焦數據賦能人工智能創新發展，將深入實施強基擴容、標注攻堅、提質增效、應用賦能、管理服務、價值釋放六大行動，力爭形成一批更好滿足人工智能就緒度要求、有效訓練先進模型或智能體、真正解決行業難題的高質量數據集，實現供給量、質齊升，使人工智能深入千行百業、加速人工智能與實體經濟的深度融合。

女士們、先生們、朋友們！

讓我們以高質量數據供給賦能人工智能創新發展，開拓智能經濟新生態。最后，我謹代表國家數據局，向關心和支持中國數據事業的各位朋友表示衷心的感謝，預祝本次會議圓滿成功！

謝謝大家！

文章來源 | 中國發展高層論壇

編輯 | 丁開艷

審核丨秦婷

責編 | 蘭銀帆

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