《2020年中国AI算力报告》正式发布，报告明确指出，人工智能算力作为数字经济时代的核心生产力，其发展水平已成为衡量国家科技创新与产业竞争力的重要标志。其中，构建高效的公共AI算力基础设施，并推动高质量人工智能公共数据的开放与共享，被视为推动我国人工智能产业规模化、高质量发展的两大关键支柱。

报告指出，随着人工智能技术从实验室走向规模化应用，算力需求呈现指数级增长。当前我国AI算力资源分布不均衡，许多中小企业与研究机构面临算力成本高昂、获取渠道有限的困境。因此，加快建设覆盖全国、集约高效的公共AI算力基础设施迫在眉睫。这类基础设施如同“人工智能时代的电网”，能够以普惠方式提供稳定、经济、高效的算力服务，降低创新门槛，促进技术普及与产业协同。国家层面正在推动的智能计算中心、超算中心与云计算平台的协同布局，正是这一战略方向的具体体现。

与此报告特别强调了“人工智能公共数据”的基础性作用。高质量、大规模、多样化的数据集是训练和优化AI模型的“燃料”。当前，数据孤岛、数据质量参差不齐、合规使用等问题严重制约了AI技术的深化应用。报告呼吁，需加快建立国家级人工智能公共数据开放平台，制定统一的数据标准、安全规范与开放协议，在保障数据安全与个人隐私的前提下，推动政务、交通、医疗、教育等关键领域的公共数据有序开放，为AI技术创新提供丰富、可靠的“原料”。

报告进一步分析，公共AI算力基建与公共数据开放二者相辅相成。强大的算力基建能够高效处理海量公共数据，挖掘其潜在价值；而高质量的公共数据则能驱动算力基础设施的充分利用与性能优化，形成“数据驱动算力提升，算力赋能数据价值”的良性循环。这一循环将有效支撑自动驾驶、智慧城市、新药研发、科学发现等复杂场景的AI应用落地。

报告建议，应从顶层设计入手，加强政策引导与标准制定，鼓励“政产学研用”多方协同，持续加大在公共算力基础设施与数据资源体系上的投入。只有打好“算力”与“数据”这两大基石，才能牢牢把握人工智能发展的主动权，为数字中国建设和经济高质量发展注入强劲的智能动力。