数字经济加速发展的背景下，我国人工智能产业取得新进展。国家数据局3月24日公布数据显示，通过“链主带动、多方参与”的机制，全国已建成高质量数据集超过10万个，为破解数据体系建设中“小而散”的难题提供了可行路径。此进展得益于政府部门与26个部门合力推进，通过遴选典型案例、共建生态，持续提升数据要素供给质量。 市场监测数据显示，中国人工智能大模型周调用量达到4.69万亿Token，连续两周超过美国，并占据全球调用量前三名。其背后，是应用场景加速落地与技术迭代提速的共同推动。摩根大通预测，到2030年，中国AI推理Token消耗量将较2025年增长约370倍，显示出产业增长空间。 算力需求的快速上升也带动市场价格变化。行业监测显示，2026年初以来，AI算力租赁市场进入涨价周期。以英伟达H200为例，月租价格已升至6.0万-6.6万元，涨幅约25%-30%。分析人士认为，涨价由多重因素叠加：一上，OpenClaw框架等技术进展推高推理需求；另一方面，国际供应链趋紧使高端GPU交付周期延长至2027年。 面对市场变化，国内企业也在调整策略。优刻得、森华易腾等头部厂商已宣布3月全线涨价20%-30%，反映出供需关系的明显转向。业内人士指出，算力租赁市场正呈现较强的“卖方市场”特征，短期内或仍将延续。在此情况下，投资者可重点关注AI云基础设施涉及的机会。 从长期看，本轮算力需求上行将继续推动国产替代。随着数据要素市场化配置改革推进，以及“东数西算”等工程持续落地，我国数字基础设施有望迎来新一轮升级。这将有助于缓解算力紧张，也为人工智能持续创新提供支撑。
大模型调用量走高与高质量数据集建设提速，反映出我国数字经济向更深层次推进的趋势；面对算力供需的阶段性矛盾，既要加快补齐基础设施短板，也要通过制度与技术创新提升资源利用效率。只有在数据、算力与应用协同发力的基础上夯实底座，才能把增长动能转化为高质量发展的长期支撑。