在近日于北京国家会议中心举办的中国互联网大会·Data For AI论坛上，中国互联网协会副理事长、下一代互联网国家工程中心主任刘东发表了题为《数据空间与人工智能》的专题演讲。他指出，人工智能的发展已从单纯依赖模型参数和算力规模，转向更深层次的基础设施竞争。未来，AI的发展高度将取决于能否持续提供高质量数据、建立完善的治理机制，以及构建支撑智能协同的下一代互联网基础设施。
刘东强调，数据与AI的关系如同硬币的两面。数据是AI能力形成的基础，而AI则能提升数据治理、发现和利用的效率。随着大模型技术的快速发展，公开互联网语料的供给逐渐减少，高质量、结构化、专业化且可授权的数据成为稀缺资源。下一阶段AI竞争的核心，在于如何将私域数据、行业数据和跨主体数据转化为可信、可用且可持续供给的数据资源。
针对当前AI数据供给不足的问题，刘东分析认为，高质量数据匮乏并非源于数据存量不足，而是数据流通能力受限。大量高价值行业数据分散在企业数据库、业务系统和专业场景中，具有真实性、专业性和时效性，但受权属、隐私、安全、商业利益、行业监管和技术互操作等因素制约，难以直接支持AI的规模化应用。数据共享中存在的“不愿、不会、不敢、不能”问题，本质上反映了利益分配、标准互操作、安全合规和权属监管等系统性挑战。
他进一步阐释了数据空间的核心价值：在不削弱数据主权和安全边界的前提下，实现数据的可信使用、可控流通和价值转化。数据空间并非简单集中所有数据，而是通过分布式架构、统一规则和技术机制，使数据提供方在数据流转和使用过程中保持控制权。它连接了制度、市场和技术三类机制：制度解决“能否用、如何合规用”的问题，市场解决“谁贡献、谁受益、如何结算”的问题，技术解决“如何可信连接、如何可控执行、如何互操作”的问题。
在演讲中，刘东详细介绍了数据空间支撑AI发展的五项关键能力：一是建立身份认证与意图认证相结合的信任链，既确认访问者身份，也确认访问目的；二是通过元数据、数据目录、接口标准和语义映射，构建多源异构的高质量数据集；三是利用沙箱、可信计算环境、权限控制和过程审计，为模型训练和推理提供可信执行环境；四是面向模型和智能体建立强制安全机制，防止敏感信息残留、未经授权再训练和协作过程中的数据泄露；五是通过记录、计量、结算和审计，形成数据要素流通的商业闭环，推动数据共享从一次性合作向可持续运营转变。
刘东还提出，AI时代的基础设施竞争将推动互联网从信息基础设施向智能关键基础设施演进。新一代网络连接、高质量数据空间以及规则与可信机制，将共同构成智能互联网的重要底座。其中，IPv6、可控路由、新型命名寻址、边缘计算、云和智能计算中心等技术，解决大规模智能互联的连接、寻址和传输问题；数据空间解决数据发现、流通、使用控制和追溯问题；规则与可信机制则解决身份、意图、合约、审计和治理问题。
他表示，智能互联网的核心不仅是“连得上”，还要“信得过”；不仅是“效率高”，还要“可合规”；不仅是“能开放”，还要“可治理”。面向AI和智能体的规模化应用，互联网需要与数据空间、可信规则和智能系统深度融合，形成承载AI、智能体、数字包容和跨空间协同的新型社会基础设施。此次论坛围绕数据基础设施、数据互操作、高质量数据集、AI原生数据基础设施、数据管理重塑、具身智能数据运营等议题展开了深入交流，数百位专家现场参会。
