WAIC这场论坛给出判断：AI竞赛，下半场拼的不是模型，是基座

2026世界人工智能大会期间，一场聚焦“高质量数据集与AI编程实践创新”的论坛，把企业AI落地过程中最现实、最棘手的问题摆到了台面上。

整场论坛，由普元信息技术股份有限公司主办，请来的阵容堪称豪华：上海市数据局、欧洲人工智能大会、中国信通院、国防科技大学、航天八院、沐曦股份、科大讯飞、张江AI创新小镇……政产学研的国内外代表坐在一起，花了整整一上午，抽丝剥茧地聊了一个关键问题：企业AI落地，到底卡在哪里？

答案最终指向了底部——不是算力，不是模型，而是“基座”。普元信息董事长刘亚东将其概括为三块地基：高质量数据、AI编程、融合连接。

“数智领航”全球AI生态赋能计划

上海市数据局总工程师刘迎风在发言中明确指出，高质量数据集建设已从行业共识上升为国家战略行动，一场从“数据工程”向“知识工程”的范式转换正在发生。

与此同时，“数智领航”全球AI生态赋能计划暨AI编程高质量数据集底座正式发布。这个由上海市数据局、欧洲人工智能大会、普元信息、中国信通院、张江AI创新小镇共同发起的项目，意味着高质量数据集建设正式从政策倡导阶段，迈入了生态共建阶段。政府、国际学术、智库、企业四方联手，这才是真正的“组合拳”。

在论坛上，刘亚东把企业AI落地的真实困境掰开了揉碎了讲：速度脱节——一边是大模型按周迭代，另一边是IT排期动辄三个月，这速度怎么跟得上？数据困境——模型再先进，给你一堆杂乱无章的数据，你敢用吗？连接失控——AI工具各接各的，接口五花八门，没有统一审计，成本一算就是个黑洞。

所以，解决问题的关键，就是打好三块地基：高质量数据、AI编程、融合连接。这才是AI落地的真正“地基”。

中国信通院人工智能研究所平台部副主任李荪，则从产业视角给出了更宏观的判断。2026年被称为“人工智能+”核心攻坚年，一个值得注意的数据是：78%的数据供给企业已经转向行业高质量数据集。但问题是，“数—模—用”三者之间发展脱节、孤立割裂的现状依然严峻。面对这道鸿沟，她提出产业亟需走向“模数共振”——打破数据与模型之间的传统壁垒，构建一个“高质量数据、高效能模型、高价值应用”的正向循环。从数据来看，这个方向是对的。

突破高质量数据集供给瓶颈

算力层面的支撑，同样不可或缺。沐曦股份AI解决方案产品研发部副总裁黄向军给出了一套通用、易用、开放、开源的方案：通用算力底座兼容CNN、Transformer、Diffusion等多样化模型架构，能做到顶级大模型发布当天适配、开箱即用，源码超低成本迁移。听起来很硬核，但逻辑很简单——让算力不再是瓶颈。

普元信息数据智能研究院院长李书超，则展示了高质量数据集建设的具体解法：AI原生数据工程。说白了，就是用大模型自动生成、清洗、标注数据，完善人机协同的多模态标注体系，实现面向模型训练或数据应用的高质量数据集弹性供给。最终目标，是让数据智能成为业务的天然组成部分，让数据工程与大模型共生融合。

张江AI创新小镇生态服务有限公司总经理陈霜林分享了另一个视角：作为张江科学城国际科创中心的核心承载区，张江人工智能创新小镇打造的不是一个独立的技术孤岛，而是一个多产业深度交融的生态体系。围绕AI创业者的真实需求，构建出一个AI原生生态系统，让技术真正从实验室走向产业场景。而作为小镇成员单位的普元，正是这片创新土壤中成长起来的企业代表。

中欧共识AI竞赛从拼模型转向拼基座

企业AI落地，不能只靠企业单打独斗。整个产业生态需要形成有效的协同机制，实现全链路赋能。这一点，在论坛上得到了实实在在的落地：沐曦股份、普元信息、科大讯飞、张江AI创新小镇，正式串联起算力（芯）、数字基座（基）、大模型（模）、产业场景（产）的全链条，完成了“芯·基·模·产”AI全链路赋能生态签约。这一签约的意义在于，通过生态协作实现融合连接，从产业生态层面推进AI落地全链路打通，让AI能力不再是孤立的工具，而是可治理、可审计的统一基础设施。

WAIC 2026见证了这场跨越中欧的专业对话。从欧洲顶级学术殿堂到中国航天大国重器，从国家智库顶层设计到产业一线敏捷实践，多元视角最终交汇于一个共识：AI大航海时代，决胜的关键不在于谁的“模型”更炫目，而在于谁的“基座”更坚实。这才是真正的下半场逻辑。