在中美AI产业竞合格局中，美国凭借硬件与算法的双重垄断构建“算力霸权”，而中国正以数据要素为核心，探索差异化发展路径。截至2024年底，标普500前八位公司（苹果、英伟达、微软等）AI相关市值占比达35%，凸显算力与算法的主导地位。2025年初，美国进一步收紧对华芯片及闭源模型出口管制，强化其技术壁垒。与此相对，中国通过开源大模型DeepSeek的推广和公共数据资源开发，加速重构AI产业生态，推动数据要素成为弯道超车的关键抓手。
美国算力霸权下的中国突围：从追赶转向非对称竞争
美国在算力和算法领域的垄断地位短期内难以撼动。2025年1月发布的AI出口管制新规，直接限制中国获取先进芯片和高性能闭源模型，进一步巩固其技术优势。然而，中国通过华为、寒武纪等企业的算力突破，以及DeepSeek开源推动的模型平权，已在基础设施层面缩小差距。
中国转向数据要素的非对称竞争逻辑。公共数据占全社会数据资源的70%以上，但当前利用率不足5%。地方债务压力下，数据要素被视为重构资产负债表的重要工具，尤其在政务（覆盖4000万公务员及事业单位人员）和制造业（具身智能应用）领域潜力巨大。政策层面，福建率先发布公共数据定价标准，合肥规划2027年建成3000TB标注数据，均指向数据资源的高效激活。
数据要素的战略价值不仅在于规模，更在于应用场景的深度绑定。中国计划通过高质量数据集建设，优先赋能生产制造、商贸流通等实体经济领域，形成与美国以消费互联网为主的差异化路径。
DeepSeek破局数据要素生态：技术赋能与地方实践
DeepSeek的技术特性为数据要素市场化扫清障碍。其本地化部署能力解决了企业数据安全顾虑，通过封装垂类模型实现“数据不出域、可用不可见”，同时支持API接口按调用次数收费，简化利益分配。例如，工业领域的设备控制黑箱和工艺系统优化，可借助DeepSeek实现参数精细调整和预防性维护，推动制造业智能化升级。
地方加速布局数据基础设施与行业模型。上海提出2025年智能算力突破100EFLOPS，并建设50个行业语料库；广东计划培育100个“人工智能+”示范场景。国家数据局明确将推动数据标注产业发展，支撑千亿级相关产业规模。这种自下而上的生态构建，意味着未来各地将基于国家基础大模型训练本地垂类模型，形成多层次AI应用体系。
政策与市场双轮驱动数据要素规范发展。《数据要素机构登记管理办法》的发布，标志着数据交易机构备案制度落地，为数据流通提供合规保障。而企业如ST恒久与数据研究院的合作，则体现了行业对高质量语料价值化的探索。随着数据治理标准完善，中国有望在全球AI竞争中开辟独特路径。
