美國諮詢機構：中國數據戰略或令其在AI競爭中佔優
Nashnova编辑部
美中經濟與安全審查委員會報告指出，中國正將數據作為國家戰略資產推動AI發展，在工業與實體AI數據上已形成結構性領先——這意味著AI競賽的關鍵變量正從算力轉向數據供給。
中國的數據優勢究竟在哪裡？
美國主要AI公司已基本耗盡可公開抓取的互聯網文本數據，而中國正系統性收集企業營運數據與物理世界數據——這類數據無法從網上爬取。
這意味著→ 雙方的數據瓶頸截然不同：美國缺的不是算力，是餵給AI的新型原料。
這類數據對訓練自動駕駛、人形機械人、商業應用AI至關重要——簡單來說＝ 誰掌握了工廠和馬路上的真實數據，誰的AI就更能在現實世界裡做事。
中國怎樣把數據變成「生產要素」？
中國已將數據列為與土地、勞動力、資本、技術並列的核心「生產要素」，2023年設立國家數據局統一管理。
上海、深圳、北京等地已建立區域數據交易所，企業可以在交易所掛牌自己的專有數據集。
這反映出 北京的思路是把數據當成可以買賣、定價、流通的資產——不是附屬品，而是和土地一樣的基礎資源。
製造業數據為何是關鍵戰場？
報告以製造業為例：中國的先進製造與工業機械人生態為具身AI（在物理世界運行的AI系統，如機械人）提供了大量高質量訓練數據。
這意味著→ 中國在開發商業及軍事用途機械人軟件方面，已具備潛在數據優勢。
委員會副主席奎肯指出，過去五年中國已能整合數據、完成標註與精煉，並迅速向相關主體開放——「這既推動了創新生態系統的發展，也強化了黨的管控。」
跨境數據監管對外資意味著甚麼？
中國近年收緊跨境數據傳輸監管，在華外資跨國企業普遍面臨合規壓力。
為滿足要求，外企不得不將中國子公司進一步本地化，把中國客戶數據與全球業務隔離——儘管北京此後對部分企業引入了有限豁免。
簡單來說＝ 外企在中國產生的數據愈來愈難帶出去，這既是合規成本，也客觀上令更多數據留在了中國境內。
美國打算如何應對？
委員會副主席奎肯將制定國家數據戰略列為首要建議，呼籲國會「思考美國政府如何將數據視為經濟資產」。
但報告本身只是建議，這一呼籲能否推動實質性政策行動，仍是未知數。
這反映出 美國目前在數據治理層面缺少對等的頂層設計——中國已有國家數據局和數據交易所，美國尚無類似機制。
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