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当前，人工智能（AI）已成为重塑全球竞争格局的核心驱动力，而数据平台作为AI发展的关键基础设施，其发展水平直接关系AI产业高质量发展、国家数字经济安全及新质生产力培育，成为决胜未来产业竞争的关键。全国人大代表、华中科技大学副校长冯丹对此提出建议，加快构建自主可控的AI高质量数据平台体系。
“我国AI产业虽在应用层面取得显著进展，但面向AI的数据平台发展相对滞后。”冯丹表示，全球正在进入超大规模集群时代，国外科技企业的经验教训表明，单纯追求算力规模而忽视数据平台配套，将导致整体效率低下。我国在大规模智算集群建设中，对数据平台的重视程度和投入力度仍有不足。中国信通院调研数据显示，我国已建成的智算中心中，仅有20%配备了与算力规模相匹配的数据平台。
据冯丹介绍，随着智能体加速落地，其对数据平台记忆能力的需求呈指数级增长，而当前主要依赖HBM（高带宽内存）的架构在成本和可扩展性方面存在明显瓶颈。中国人工智能产业发展联盟测试结果显示，智能体处理超过72小时连续任务时，记忆能力下降幅度达60%以上，严重影响任务执行的准确性。
国际方面，英伟达与存储厂商合作推进SCADA存算架构，为AI工厂和超大规模集群配置专用数据平台，显著提升了存储性能与密度。国内方面，已有头部企业开展面向智能体的数据平台架构创新，但受限于缺乏统一应用标准和产业生态有待完善等，难以实现数据互通共享和平台大规模推广。
为此，冯丹提出三点建议：一是加强政策引导，构建AI高质量数据平台创新发展体系，设定明确的产业发展目标，通过核心技术攻关，引领产业发展。二是统筹AI基础设施建设，推进算存网电高效协同。建设一批融合型AI基础设施示范基地，建立全国统一的AI基础设施调度平台。三是培育数据平台开源生态，增强产业自主发展能力。支持建立国家级数据平台开源社区，完善产业激励机制，支持技术出海。
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