（2026.08.19，新加坡）美国国会咨询机构美中经济与安全审查委员会（USCC）8月18日发布报告指出，中国正将数据作为“战略国家资产”进行系统性的商业化和货币化，这可能使其在人工智能竞赛中取得对美国的领先优势。
报告的核心论点是：美国主要AI企业已基本耗尽公开互联网数据用于训练语言模型，而中国正在系统性收集“无法通过网络抓取的企业、运营及实体世界数据”。
报告指出，美国AI企业依赖的公开互联网数据正趋于枯竭。相比之下，中国依托庞大的先进制造业和工业机器人生态系统，能够持续产生大量高质量的现实世界数据，用于训练“具身人工智能（embodied AI）”系统，即能够在物理环境中运行的AI，如机器人、自动驾驶汽车等。
委员会副主席迈克·奎肯（Mike Kuiken）表示：“过去五年，中国一直能够整合数据、寻找方法对数据进行标注和完善，同时不断获取新数据，并确保这些数据能够迅速提供给相关机构。”
报告认为，这种数据优势可能使中国在商业和军事用途的机器人软件开发方面领先于美国。
中国的数据战略并非近年才起步。2020年，北京已将数据提升为与土地、劳动力、资本和技术并列的核心“生产要素”。
2023年，中国成立国家数据局，负责全国数据的标准化和分类，目标建立统一的全国数据交易市场。中国正推动制造、交通、金融和医疗等关键行业的数据资产标准化，上海、深圳和北京等城市已出现区域数据交易所，企业可在其中挂牌自有数据集。
对在华运营的外国企业而言，这一战略也带来合规压力。报告指出，美国企业在中国“面临违反中国严格的数据及网络治理制度的风险”。
奎肯表示，USCC的首要建议是“美国国会考虑制定一项国家数据战略，并思考美国政府如何将数据视为一种经济资产”。
值得注意的是，就在报告发布前，奎肯率领的USCC代表团刚刚结束时隔七年的访华行程。长期研究中国科技的分析人士丹尼斯·西蒙指出，该委员会在美方对华决策中被视为“政策参与者，而非中立的事实调查机构”。
在AI训练数据日益稀缺的背景下，中国对实体世界数据的系统性整合，形成一条不同于美国的发展路径。数据是AI模型训练不可或缺的“原材料”，其采集、标注和流通方式，正在成为影响两国AI发展路径的重要变量。
