摘要：今日新质生产力动态重点围绕数据要素制度建设、地方数字经济政策和全球AI基础设施展开。国家数据局局长刘烈宏在《人民日报》发文，系统阐释“数据要素×”与数据赋能人工智能的政策逻辑；北京城市副中心发布三项产业政策，进一步把数字经济、先进制造和商务服务支持落到资金、算力、场景和创新载体；广东“数据要素×”分赛场景设置覆盖交通、物流、金融等方向，显示数据要素正在从交易概念进入行业应用；联合国研究机构警告AI数据中心电力和水资源消耗快速增长；Blackstone计划在日本投资AI数据中心，说明全球资本仍在围绕算力基础设施重新布局。
今日新质生产力动态重点围绕数据要素制度建设、地方数字经济政策和全球AI基础设施展开。国家数据局局长刘烈宏在《人民日报》发文，系统阐释“数据要素×”与数据赋能人工智能的政策逻辑；北京城市副中心发布三项产业政策，进一步把数字经济、先进制造和商务服务支持落到资金、算力、场景和创新载体；广东“数据要素×”分赛场景设置覆盖交通、物流、金融等方向，显示数据要素正在从交易概念进入行业应用；联合国研究机构警告AI数据中心电力和水资源消耗快速增长；Blackstone计划在日本投资AI数据中心，说明全球资本仍在围绕算力基础设施重新布局。
6月23日，《人民日报》刊发国家数据局党组书记、局长刘烈宏署名文章《深入实施“数据要素×”行动 加快培育新质生产力》。文章提出，数据要素是数字经济时代的关键生产要素，在发展新质生产力中发挥“燃料”“催化剂”和推动智能经济发展的关键作用；要构建数据价值释放闭环，形成制度建设、设施支撑、应用牵引、市场培育和产业发展的协同体系。
这篇文章的意义在于，它把“数据要素×”从单项工程上升为培育新质生产力的方法论。新质生产力不是孤立的技术突破，而是数据、算法、算力、场景和制度共同作用后的生产方式变化。数据如果不能流通、不能确权、不能合规使用，就无法成为AI训练、行业优化和产业协同的基础资源。
文章提出的“531”体系，也说明数据工作正在从“建平台”转向“闭环组织”：既要有制度和基础设施，也要有行业应用、市场主体和数据产业。这对地方政府和产业园区具有直接指导意义。
北京城市副中心6月23日发布三项产业政策，覆盖数字经济、先进制造和商务服务。其中数字经济政策面向人工智能、网络安全、信创、数据要素、区块链、元宇宙等领域，支持技术攻关、模型服务、算力服务、标准创制、应用场景、创新载体和公共服务平台。企业购买模型服务和算力服务最高可获得年度支持，产业创新载体和示范场景也被纳入支持范围。
这说明地方推动新质生产力正在变得更细。过去地方政策常强调招商、园区和基金，现在更强调企业真实需要：算力费用、模型服务、技术攻关、场景试点、中试平台和创新载体。这些环节正是中小科技企业从研发走向应用最容易卡住的地方。
从区域竞争看，城市副中心的政策设计体现出“数字经济公共能力”的思路。地方政府不只是引进企业，还要通过政策工具帮助企业获得算力、数据、场景和生态合作。谁能把这些资源组织起来，谁就更有可能形成新质生产力集群。
广东“数据要素×”大赛分赛场景设置持续细化，覆盖交通运输、物流、金融等领域。例如交通领域涉及电子提单、风险监测、工程管理和高质量数据集建设；物流场景涉及航空物流、跨境运输和供应链协同；金融场景涉及公共数据应用、风控、普惠金融、中小企业服务和数据治理。
这类赛事的价值在于把数据要素从抽象概念拉回行业问题。数据交易平台如果没有真实需求，很容易停留在“有数据、无应用”的状态。通过赛题方式，地方可以把政府部门、行业企业、平台机构和技术团队组织到具体场景中，推动数据产品、数据服务和解决方案形成样板。
广东作为制造、外贸、物流和金融大省，数据要素应用天然场景丰富。未来真正有价值的不是单一数据集，而是围绕行业任务形成的“数据 + 模型 + 业务规则 + 合规机制”组合能力。
Reuters 6月23日报道，联合国贸易和发展会议相关研究指出，AI数据中心到2030年可能导致电力和水资源消耗显著上升，并呼吁科技公司披露数据中心的水、碳、土地和电力使用情况。研究还建议大型科技企业到2030年实现全部使用可再生能源。
这条新闻说明，全球AI竞争正在受到资源约束。过去讨论AI基础设施，多集中在GPU、网络和数据中心投资；现在电力、水资源、碳排放和土地使用正在成为同等重要的变量。算力中心如果缺少能源和环境约束设计，可能会引发地方电网压力、用水争议和低碳承诺冲突。
对新质生产力建设而言，算力并不是越多越好，而是要与能源结构、产业需求和区域承载能力匹配。未来算力布局应更重视绿色电力、余热利用、液冷技术、负荷调度和跨区域算力网络。
Reuters 6月23日报道，Blackstone计划未来三到五年在日本投资约300亿美元建设AI数据中心，目标规模超过1GW。这一计划显示，全球资本正在加速布局亚洲AI基础设施，日本也在利用电力、土地、产业客户和稳定制度环境吸引长期资金。
这说明AI基础设施竞争正在全球扩散。美国大模型公司和云厂商仍占优势，但日本、新加坡、韩国、印度和中东都在争夺数据中心和算力投资。算力中心已经成为数字经济基础设施、能源基础设施和金融资产的交汇点。
对中国地方而言，不能简单把AI数据中心当作招商项目，而要评估其产业带动能力。真正有价值的算力基础设施，应当服务本地制造、科研、政务、金融、医疗和工业软件生态，而不是只形成高能耗低就业的孤立机房。
Reuters 6月23日报道，欧洲股市中科技板块承压，投资者对AI相关资本开支、利率和半导体需求节奏保持谨慎，STOXX 600科技指数出现下跌，Infineon、STMicroelectronics等半导体相关公司受到影响。
这提示，全球资本市场正在重新审视AI投入的回报周期。过去两年，AI叙事推动芯片、云、数据中心和电力基础设施估值上行；但随着资本开支规模扩大，市场会更关注订单兑现、现金流、能耗约束和应用收入。
新质生产力不能停留在概念层面。技术突破必须转化为产业效率、组织能力和可持续收益，才能穿越资本市场波动。地方和企业在布局AI基础设施时，需要同时考虑技术先进性、场景承接、能源约束和财务可持续性。
人民日报 / 国家数据局｜深入实施“数据要素×”行动 加快培育新质生产力｜2026-06-23｜用于数据要素与新质生产力政策逻辑分析。
北京城市副中心｜北京城市副中心发布三项产业政策｜2026-06-23｜用于地方数字经济、算力服务和场景支持政策分析。
广东“数据要素×”大赛相关页面｜广东分赛行业场景设置｜2026-06｜用于交通、物流、金融等数据要素应用场景分析。
Reuters｜AI to double data centre power and water consumption by 2030, UN researchers say｜2026-06-23｜用于AI数据中心电力、水资源和披露要求分析。
Reuters｜Blackstone plans $30 billion Japan AI data center investment over 3-5 years｜2026-06-23｜用于亚洲AI算力基础设施投资分析。
Reuters｜European shares fall as tech stocks weigh｜2026-06-23｜用于AI资本开支和科技股市场情绪分析。
国家数据局｜2026年数字经济发展工作要点｜2026-05｜用于数据、网络、算力、能源协同布局背景参考。
国家互联网信息办公室｜“数据要素×”三年行动计划相关政策｜2024—2026｜用于数据要素行动计划目标背景参考。
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发布日期：2026年6月24日
发布机构：中国高技术产业发展促进会新质生产力工作委员会
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