格隆汇6月8日丨国家数据局发布《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案》，其中提到，创新行业高质量数据集商业模式。完善数据集长效运营机制，鼓励数据集在数据交易所（中心）等数据流通服务机构挂牌交易，发展“订阅模式”“商场模式”“定制模式”等多元服务形态，推动商业模式从基础数据包销售向API调用、模型化解决方案及全栈服务梯次跃升。探索词元交易等新型交易模式，构建以词元为基础，可量化、可定价的数据价值体系。

格隆汇6月8日丨国家数据局发布《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案》，这是国家层面首次对数据赋能人工智能发展作出的系统性部署。《实施方案》围绕行业高质量数据集供给、流通、应用等关键环节，部署六大专项行动，提出面向人工智能应用需求，持续推进文本、图像、音视频等多模态高质量数据集建设；聚焦智能体、具身智能和世界模型等重点方向，要求加快推进数据集建设；引导具备条件的地区因地制宜开展数据标注创新试验区建设。专家表示，数据是人工智能训练的核心原料，高质量数据集可以加快提升大模型的性能。

格隆汇6月8日丨Computex 2026电脑展期间，巨头们再次强调了一个行业趋势：通过CPU、GPU、存储与网络高效协同构建系统级能力，才能真正释放AI规模化应用的价值。今年以来，一组预测数据已经多次出现在媒体报道中：Agentic AI需求带动下，数据中心领域CPU和GPU的配比将从传统的1:8，慢慢变成1:4、1:2甚至1:1。英特尔数据中心集团副总裁兼中国区总经理陈葆立还介绍，某国内领先的大模型厂商，从去年到今年CPU需求提高了5倍。“这是来自真实客户的反馈，至于说未来到底是不是1:1甚至更高，由于AI的发展还处于早期阶段，目前还很难下定论。”美银证券预估，到2030年，全球服务器CPU市场规模将上看1250亿美元，年复合增长率31%，其中AI服务器CPU占比将高达77%。据观察，芯片厂商均瞄准了AI浪潮中数据中心CPU的机遇，各巨头的“混战”已打响。