《全国数据资源调查报告》在第九届数字中国建设峰会上发布。在报告里，记者捕捉到三个关键信号，背后藏着AI发展的新动向。

新能源车、道路、智慧工厂里的传感器，一直是数据生产大户。但去年，和计算、和人工智能生成相关的数据量，直接反超传感器产生的数据量。你每一次提问、AI每一次回答，都在源源不断产生新数据。

用于大模型推理的数据量，首次超过用于训练的数据量。训练像上课学习，推理像毕业工作。以前AI忙着读书，训练数据更多；现在AI 开始上班，推理数据反超。这意味着，AI不再只是埋头苦学了，而是开始大显身手了。

日均词元调用量超过140万亿，这是一个关键的节点。2025年初，我们的日均词元调用量差不多只有7万亿，到了年中是大约30万亿，到了年末就突破了100万亿大关，今年年初来到了140万亿，速度是越跑越快。如果看2025年全年，我们整体的词元调用量达到约21100万亿。什么概念？如果一个词元对应一个汉字的话，那就相当于290多亿本最新版的《新华字典》。

这三大信号，指向同一个趋势:

我国AI告别拼参数、卷训练的时代，全面进入场景为王、规模化落地的新阶段。AI正从实验室走向生产线、走进日常生活，成为越来越硬核的新质生产力。

《全国数据资源调查报告》在第九届数字中国建设峰会上发布。在报告里，记者捕捉到三个关键信号，背后藏着AI发展的新动向。

新能源车、道路、智慧工厂里的传感器，一直是数据生产大户。但去年，和计算、和人工智能生成相关的数据量，直接反超传感器产生的数据量。你每一次提问、AI每一次回答，都在源源不断产生新数据。

用于大模型推理的数据量，首次超过用于训练的数据量。训练像上课学习，推理像毕业工作。以前AI忙着读书，训练数据更多；现在AI 开始上班，推理数据反超。这意味着，AI不再只是埋头苦学了，而是开始大显身手了。

日均词元调用量超过140万亿，这是一个关键的节点。2025年初，我们的日均词元调用量差不多只有7万亿，到了年中是大约30万亿，到了年末就突破了100万亿大关，今年年初来到了140万亿，速度是越跑越快。如果看2025年全年，我们整体的词元调用量达到约21100万亿。什么概念？如果一个词元对应一个汉字的话，那就相当于290多亿本最新版的《新华字典》。

这三大信号，指向同一个趋势:

我国AI告别拼参数、卷训练的时代，全面进入场景为王、规模化落地的新阶段。AI正从实验室走向生产线、走进日常生活，成为越来越硬核的新质生产力。