夜雨聆风作者：众生数据
5月8日，国家数据局副局长余英在2026移动云大会上透露了一组数据：截至2026年3月底，国内AI日均Token调用量突破140万亿，较2024年底增长超过1000倍。
这个数字背后，藏着几个值得深究的信号。
一、千倍增长，不是爆发是回归
140万亿，听起来吓人。
但换个角度看，这个数字更准确的理解是：AI调用量正在从"极少数人的玩具"回归为"多数人的工具"。
2024年底，AI调用量还处于"概念验证"阶段——真正用起来的企业是少数，调用量级自然有限。经过一年多的市场教育和模型成本下降，企业开始把AI嵌入业务流程，从"试试看"变成"每天用"，这才有了千倍增长。
换句话说：不是AI突然爆发了，而是AI开始真正用起来了。
这个判断对做企业服务的人很关键——市场教育期已经基本结束，接下来是"用起来"的竞争。
二、算力服务模式转变：从"卖硬件"到"卖能力"
余英在会上提了一个核心观点：算力服务模式正在从"卖硬件"向"卖服务、卖能力"转变。
这句话值得多读几遍。
过去十年，云计算做的事是"卖服务器"——你租的是一台虚拟机的计算资源，用了多少付多少钱。但AI时代，"计算资源"不够用了，客户真正需要的是AI能力本身，而不是底层的GPU和算力。
这意味着什么？
• 卖"能力"：我帮你解决一个问题，按效果付费，而不是按你占了多少台服务器计时 • 卖"服务"：不是交付一套软件让你自己用，而是我直接交付结果
这就是最近业内讨论的RaaS（Result as a Service，结果即服务）。
有意思的是，这正是山东人工智能中试平台在推动的方向——先验证效果，再谈合作。市场趋势和平台方向对齐了，这是好事。
三、高质量数据集，被重新定义的"基础设施"
余英还特别强调了高质量数据集的重要性。
这句话放到两年前，可能还只是AI从业者关心的话题。但今天，当国产大模型从"能跑"升级到"跑得好"，数据质量就成了决定模型能力的关键变量。
模型可以开源，数据才是差异化。
这对两类主体影响最大：
一是数据服务商。 语料库建设、数据清洗、标注质量——这些过去被当作"苦活累活"的业务，正在变成稀缺能力。山东省级财政对语料库建设的补贴政策，也印证了这个方向。
二是行业Know-how。 通用数据可以买到，但行业的"隐性知识"——工厂老师傅的经验、医生的诊断逻辑、法律从业者的判断标准——这些才是高质量数据集的核心壁垒。
未来，数据资产的价值，可能会超过算法本身。
四、国家数据局四大推进方向，预判政策红利
余英在讲话中提到了国家数据局接下来的四个重点推进方向。结合此前数据局的工作部署，可以预判几个政策落点：
1. 算电协同
算力是耗电大户，数据中心用电成本占运营成本40%以上。推进算力和电力系统的协同，既是效率问题，也是碳排放问题。绿色计算、液冷技术、清洁能源配套，可能迎来政策窗口。
2. 高质量数据集建设
数据要素市场化的基础设施。公共数据开放、数据分类分级、语料库建设标准——这些是数据局一直在推进的方向，预计会有更明确的补贴和认定标准出台。
3. 数据跨境流动
国际合作的数据流通规则，尤其是AI训练数据的跨境使用。跨境电商、出海企业需要关注这个方向。
4. 行业数据空间
特定行业的垂直数据平台建设，比如医疗、制造、教育。行业数据空间既是数据确权的落地场景，也是行业AI应用的基础设施。
五、几个值得关注的预判
基于以上信息，有几个判断值得关注：
1. AI to B服务的窗口期正在收窄。
千倍增长意味着市场教育成本大幅下降，企业对AI的接受度已经上一个台阶。但这也意味着竞争对手正在涌入，服务能力将成为竞争核心。
2. "卖结果"比"卖工具"更有溢价空间。
单纯卖软件或卖算力，价格战是迟早的事。但卖"效果"——帮企业真正解决一个问题——定价权和客户粘性都更强。RaaS模式不只是商业创新，更是定价权的争夺。
3. 数据质量红利正在释放。
高质量语料库、行业数据集的价值，在2026年会比2025年更明显。如果有相关业务布局，现在是好时机。
4. 政策会继续向数据基础设施倾斜。
从国家到地方，数据要素市场化的政策密集出台。关注山东省级层面的配套细则，尤其是补贴和认定标准。
140万亿Token调用量，是一个数字，但更是一个信号——AI从"我能做什么"的时代，正在进入"我能帮谁解决什么问题"的时代。
这个转变，对企业服务从业者来说，既是机会，也是淘汰赛的开场哨。
End
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