数据要素与先进存储融合发展研究报告（2024年）

中国信息通信研究院产业与规划研究所 融合发展研究报告

一、数据要素发展势头强劲，成为经济社会新动能

• 重大发展机遇：全球各国高度重视数据价值释放，我国率先将数据列入生产要素，构建数据交易场所，开展数据资产入表，引领全球数据要素市场发展潮流。
• 数据存储发展态势：数据量呈指数级增长，对存储提出更高要求，我国加快发展存储产业，先进存储技术成为重要发展方向。
• 新技术、新模式、新基建促进数据要素新发展：数据要素与人工智能、数据资产化模式、数据基础设施相互促进，共同推动数据要素领域新发展。

二、数据要素与人工智能相互促进，先进存储奠定坚实基础

• 人工智能加速数据要素升温：人工智能大模型推动冷数据变温变热，助力各行业加速生产温热数据，推动存储介质向全闪存化演进。
• 人工智能提升数据存储价值：人工智能大模型训练数据源深度持续拓展，数据保存周期显著加长，推动存储技术向稳定可靠持久化方向演进。
• 高质量数据集助力人工智能：人工智能大模型训练和推理对高质量数据集的需求越来越大，先进存储加快数据归集，为人工智能训练提供进阶的数据管理能力。
• 人工智能对存储提出高要求：人工智能大模型研发生产各阶段都对存储提出了新的要求，先进存储技术鼎力支撑人工智能发展，国内新型人工智能存储取得新突破。

三、数据资产化推动数据要素价值释放，先进存储成为数据资产保险库

• 数据资产评估入表和产权登记取得重要突破：我国率先开展数据资产评估入表与登记，开展基于数据资产的抵押融资，数据知识产权方面取得较大进展。
• 数据资产流通交易带来数据副本量快速增加：数据作为资产进行流通将带来数据副本量的进一步膨胀。
• 先进存储为数据资产提供安全可靠的保险库：先进存储设施为数据资产提供安全可靠、可兼容、可扩展和高性价比的承载基础，为数据产权保护提供基础性支撑。

四、先进存储设施是数据基础设施的关键一环

• 数据基础设施是关键性载体：数据基础设施是数据“供得出、流得动、用得好、保安全”的重要保障，存储设施是数据保存和管理的核心，与网络、算力、数据采集、数据流通、数据安全等设施共同构成数据基础设施的“六个底座”。
• 数据基础设施建设提速提质：网络设施进入提速升级新阶段，算力设施布局持续优化，存储设施需求持续增长，先进存储占比不断提升。
• 存力中心建设成为典型模式：存力中心是集数据归集、保护、治理、加工与供给于一体的综合平台，各地加快采用先进的存储技术和架构部署建设先进存力中心，“存算一体化”成为存力中心建设的主流模式。

五、发展建议

• 推进高质量数据集建设，强化新型人工智能存储创新应用：发挥人工智能技术优势，批量构建高质量数据集，探索面向人工智能大模型的先进存储技术产品标准建设，加快推进先进存储技术在更多人工智能应用场景中落地。
• 完善数据资产评估体系，增加数据资产的存储安全性评估：推动企事业和行政单位数据资产化，在数据资产评估中纳入数据资产安全可靠存储、风险管理等指标，优先推动企业开展数据资产入表与登记，逐步推动行政事业单位将公共数据资产纳入资产管理范畴。
• 加快建设先进存储设施，优化我国数据基础设施建设布局：进一步优化完善我国数据基础设施建设布局，将存储基础设施纳入我国数据基础设施的关键组成部分，制定国家层面的存储基础设施建设规划，根据区域经济发展需求、产业布局及数据流量特征，合理规划并适度超前建设我国存储基础设施，强化存储基础设施的安全保障。