2026年3月9日，国家数据局正式宣布将本年度确定为'数据要素价值释放年'，这一命名不仅是对'十五五'开局之年数据工作重心的精准定位，更揭示出AI产业竞争已从'算力比拼'迈入'数据活化'新阶段。在《2026年计划报告》中，'数据赋能工程'首次作为独立任务部署，取代过去'建平台、破壁垒'的基建导向，转而聚焦'让数据用起来、产生价值'的实效目标。报告明确提出：年内建成覆盖能源、交通、医疗等12个重点领域的国家级高质量数据集，推动公共数据授权运营覆盖率提升至85%，并出台全国一体化数据市场建设政策。这意味着，数据不再仅是AI训练的'燃料'，更是可定价、可交易、可溯源的新型生产要素。

深层逻辑在于破解AI发展的结构性矛盾。当前我国大模型参数量已达国际领先水平，但行业模型效果普遍受限于高质量垂直数据匮乏——某工业AI企业调研显示，其设备故障预测模型在引入某央企脱敏运维数据后，准确率从68%跃升至92%。国家数据局负责人指出，'沉睡的数据资产如同未开采的油田，2026年的核心任务就是建立'数据炼化'标准体系，把原始数据转化为可支撑AI决策的'知识晶体'。为此，已启动'数据要素×'专项行动，在智能制造领域试点'设备数据-工艺参数-质量结果'三维融合标注，在金融领域建立'信贷行为-还款能力-宏观经济'关联分析模型，通过场景化数据产品开发激活要素价值。

制度创新同步加速。深圳数据交易所2026年1月上线'AI训练数据专区'，首创'数据可用不可见、模型可控可计量'交易模式；上海浦东新区试点'数据资产入表'新政，允许企业将经确权的数据资源计入资产负债表；更关键的是，2026年《数据安全法》配套细则将明确'数据加工使用安全评估'强制要求，对涉及生物识别、工业控制等敏感领域的AI应用，必须通过第三方数据安全合规认证。业内共识认为，2026年将成为数据要素价值化的'临界点'——当数据从'成本中心'转变为'利润中心'，AI企业的核心竞争力将取决于其数据治理能力、场景理解深度与合规运营水平。正如工信部最新白皮书所言：'没有活化的数据，再强大的算法也只是空转的引擎；没有可信的数据市场，智能经济就缺乏可持续的血脉。'