中国经济时报记者 徐蔚冰1月10日，中央财经大学与社会科学文献出版社联合发布了《互联网与数字经济蓝皮书：中国互联网与数字经济发展报告（2025）》《数字金融蓝皮书：中国数字金融创新发展报告（2025）》。《互联网与数字经济蓝皮书》指出，人工智能基础设施是人工智能技术普及过程中形成的一类新型基础设施，包括支持开发的人工智能算法框架、面向应用的人工智能算法平台和公共服务平台、用于算法模型训练的公共数据集等形态。2024年，我国人工智能基础设施建设取得了显著进展，该蓝皮书从算法框架、算法平台和公共服务平台、公共数据集三方面阐述人工智能基础设施的建设情况。一是算法框架自主研发能力提升。人工智能算法框架是为开发者提供的核心工具集，通过封装算法、整合数据与计算资源，大幅简化模型的开发、训练及部署流程。其核心价值在于构建编程模型、计算图优化工具等通用架构，提供高效开发界面与执行平台，使开发者能聚焦需求，快速实现从算法设计到应用落地的全周期管理。2024年，我国人工智能算法框架自主研发加速推进，产学研协同创新成效显著。高校与科研机构持续突破理论瓶颈。企业层面，2024年，华为昇思推出MindSpore 2.4版本，通过高维张量并行与长序列并行联合优化技术实现万亿级MoE模型高效训练，并强化动静统一开发模式，以高阶API简化开发流程，降低技术门槛。百度2024年发布百度飞桨框架3.0，并于2025年4月发布了3.0正式版。在自动并行、神经网络编译器等核心技术领域取得突破，打造动静统一、训推一体的深度学习平台，为大模型研发及产业应用提供全流程支持。二是算法平台和公共服务平台建设加速。人工智能算法平台提供从数据处理、模型训练、模型部署到模型推理的“一站式”开放服务。数据清洗与标注助力提升数据质量，集成高效算力与优化算法助力加速模型训练，并通过可视化工具辅助模型评估调试，支持模型快速部署至云端及业务场景。人工智能公共服务平台作为开放技术底座，为政企、开发者及科研机构提供共性支撑，涵盖技术工具、场景适配、标准化认证、生态构建与安全合规保障，降低了人工智能研发的门槛，推动技术的普惠应用。两大平台通过资源整合与能力协同，加速AI技术从开发到产业落地的闭环，助力智能化转型。我国人工智能算法平台和公共服务平台建设呈现加速态势。在算法平台领域，头部科技企业加速技术迭代，推出了各具特色的平台。例如，阿里云PAI平台集成机器学习与深度学习框架，为金融、医疗等行业模型提供开发及部署解决方案；腾讯云TI-ONE训练平台构建从数据接入、模型训练到服务落地的全流程闭环，支持多框架混合训练与复杂场景适配；中国移动九天平台具备大模型数据集构建与管理、预训练、微调、模型汇聚、智能体开发等全面功能，接入超两万卡智能算力，支持构建的智能体应用超过万个。公共服务平台建设同步深化。地方层面形成公共服务平台建设差异化布局，北京、上海等地相继建成人工智能治理监测、基础资源供给、产业技术转化等专项服务平台，通过在线风险监测、算力调度优化、应用场景孵化等机制，强化人工智能伦理治理与技术创新协同发展。三是公共数据集规模持续扩容。人工智能技术迭代与大模型突破性发展，推动高质量公共数据集需求激增。2024年发布的DeepSeek系列模型训练中大量高质量推理数据集的使用更加凸显了高质量数据集的重要性。数据集作为人工智能训练的“燃料”，其需求量将持续增加，据估计，人工智能训练数据集市场规模将从2024年的146.1亿美元增长到2032年的1073亿美元。2024年，我国加快推进人工智能训练用公共数据集建设，并取得初步成效。2024年，湖北省数据局发布首批10个行业高质量数据集，将为相关细分领域的人工智能大模型开发训练提供坚实基础。苏州市发布首批行业高质量数据集共30个，涵盖工业制造、交通运输、科技创新、金融服务、医疗健康等重点行业领域，进一步推动人工智能产业高质量发展。