日期：2025年11月24日·星期一
期号｜第 9 期
本期主题：【中国如何筑牢AI数据主权？】
出品机构｜易术科技·易术观察
定位说明
易术观察是易术科技旗下的“前沿观测所”。我们聚焦一件核心任务：在展会、峰会、闭门沙龙和政策发布会等第一现场，捕捉并解析那些可能影响趋势和方向的前沿信号。我们都在第一时间梳理关键信息，让关注者无需亲临现场，也能提前预判机会与风险。
这不是一次简单的数据安全规定，而是一场关乎国家科技未来、产业安全与经济命脉的系统性“数字护城河”工程。其本质，是防止在AI的“燃料”——高质量行业数据上，被外部势力“卡脖子”。
信号捕捉：从政策到实践的闭环
国家数据局的《指南》并非孤立文件。它与科技部《人工智能伦理与安全白皮书（征求意见稿）》、工信部《人工智能赋能新型工业化实施方案（2025年）》形成政策组合拳。其核心逻辑清晰：AI是战略举措，而训练AI模型所需的数据，是其“燃料”。若燃料来源受制于人，则战略自主无从谈起。该《指南》明确要求：
禁止将工业核心数据出境，包括但不限于：新能源汽车电池生产参数、半导体晶圆良率数据、大型装备运行日志等；
建立数据分级分类制度，核心数据必须在境内完成训练、推理与存储；
实施数据安全认证，企业若想参与国家AI专项，必须通过国家数据局的合规性审查。
面对政策要求，头部科技企业迅速推出“合规AI”解决方案。2025年9月，华为云发布“AI训练数据托管服务”，承诺为国内制造企业提供：
数据不出境：客户数据存储于中国境内专属区域，物理隔离；
模型本地化部署：AI模型在客户私有云或本地数据中心运行，不依赖公有云API；
全流程可追溯：通过区块链技术记录数据访问、模型训练、结果输出的每一个环节，确保审计合规。
阿里云则在“通义千问”大模型的行业版中，推出“行业知识库私有化”功能，允许客户将自有数据作为“知识库”注入模型，实现“私有模型”训练，其训练过程完全在客户指定的算力环境中进行。
全球AI竞争的格局，正从“模型参数规模”的比拼，转向“数据质量与控制权”的争夺。
中国优势：拥有全球最庞大、最丰富的工业应用场景和数据资源。但过去，这些数据分散在企业内部，缺乏统一标准，且部分被海外云服务商托管。
如果中国不能建立自主可控的数据生态，将面临两大风险：
“模型空心化”：我们拥有海量数据，但模型训练依赖国外平台，最终形成“数据在中国，大脑在海外”的被动局面。
“安全黑洞”：关键行业数据一旦泄露或被恶意利用，将直接威胁国家经济安全与社会稳定。
2026年将出现三个关键变化
2026年，所有参与国家AI专项的企业，必须通过“数据安全合规认证”
未来，企业申请政府补贴、参与重大科技项目，其数据处理方案将成为核心评审项。未通过国家数据局认证的“数据闭环”方案，将直接丧失资格。这将迫使所有企业，从“被动合规”转向“主动构建”。
政府将牵头，联合龙头企业，建立如“中国新能源电池全生命周期数据集”、“中国高铁关键部件运行数据集”等权威数据集。这些数据集将由国家统一管理，向符合资质的科研机构和企业开放，实现“合规共享”，打破数据孤岛，为AI研发提供“公共品”。
“数据合规”将成为中国AI企业出海的最大壁垒，也是其核心竞争力。
未来，中国AI产品若想进入国际市场，其最大的卖点不再是“模型多强”，而是“数据合规”。一个能证明其模型训练数据完全来自中国境内、符合国际数据治理标准的企业，将获得全球客户的信任。这将催生一个全新的“AI合规服务”市场。
当国家将“工业AI训练数据”定义为核心数据，并要求其境内存储、处理时，一场无声的战争已经打响。
这不是一场关于算力的战争，也不是关于算法的战争。
这是一场关于谁拥有未来AI时代最核心生产要素的战争。
中国正在用政策、基础设施和产业协同，构筑一道“数字护城河”。
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来源：公开数据平台
编辑：陈远河
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