万亿资金进场!别只盯大模型,底层基建才是赢家


2026年4月17日,国务院新闻办举行“开局起步‘十五五’”系列主题首场新闻发布会。国家发展改革委副主任王昌林在会上明确提出,今年将重点在“人工智能+”基础设施、城市更新、国家水网、新型能源体系等领域,开展一系列扩大有效投资行动。这一表述标志着“人工智能+”已正式上升为国家层面扩大有效投资的核心方向之一,也意味着中国人工智能战略正从过去两年的“百模大战”和算法竞赛,转向以算力网数据要素行业应用为抓手的系统性基础设施建设阶段。诺云集团企策通政策管家认为,这是一场关乎底层架构的供给侧改革——当算力不再是瓶颈,当数据开始规范流通,真正的AI应用爆发才会迎来破局时刻。

正文

一、资金规模:万亿级投资加速下达

本轮“人工智能+”基础设施建设在资金层面体现了“量大、速快”的鲜明特征。根据发布会披露的信息,2026年政府投资将安排7550亿元中央预算内投资、1万亿元超长期特别国债,并加快有序投放8000亿元新型政策性金融工具资金,三项资金合计超过2.5万亿元。上述资金将于6月底前基本下达完毕,较往年进度大幅提前。

更具标志性意义的是“两重”(国家重大战略实施和重点领域安全能力)建设资金的落地节奏。近日,国家发展改革委会同有关部门组织下达了2026年第二批“两重”建设项目清单,共安排超长期特别国债资金2168亿元支持336个重大项目,涉及人工智能、城市地下管网建设改造等重点领域。加上此前已下达的3897亿元,2026年累计安排“两重”建设资金已达6065亿元,占全年8000亿元总盘子的76%,下达进度明显快于去年。

诺云集团企策通政策管家认为,上述数据传递的信号十分清晰:政策工具箱中的资金并非“画饼”,而是正在以超预期的速度转化为具体项目。人工智能作为“两重”建设的重要投向之一,将在这一轮资金投放中获得实实在在的支撑。

二、民间投资:从“单兵突进”到“协同作战”

与过往基建投资主要依赖政府主导不同,本轮“人工智能+”基础设施建设明确将民间投资纳入整体布局。国家发改委提出,将进一步完善民营企业参与重大项目建设长效机制,聚焦数字经济、人工智能、商业航天等高成长性领域,推出一系列促进民间投资的政策和改革举措,鼓励中央企业与民营企业协同推进关键核心技术攻关等重点项目。

同时,基础设施REITs(不动产投资信托基金)市场的扩容提效也被提上日程,旨在为民间资本参与人工智能基础设施提供更畅通的退出渠道,持续激发民间投资活力。

诺云集团企策通政策管家分析指出,这一制度设计本质上是在构建一个“政府投资带动+民间资本跟投+REITs盘活退出”的闭环。相较于传统基建的“铁公基”模式,人工智能基础设施投资周期长、技术迭代快、商业回报不确定性高,单纯依靠财政资金难以持续。引入民间资本和市场化退出机制,不仅能够缓解财政压力,更重要的是通过市场化力量筛选出真正具备商业价值的项目和方向。

三、算力基础设施:从“规模扩张”到“全国统筹”

算力是“人工智能+”基础设施的核心组成部分。2026年政府工作报告明确提出,实施超大规模智算集群、算电协同等新基建工程,加强全国一体化算力监测调度,支持公共云发展。“十五五”规划建议首次将“全国一体化算力网”纳入现代化基础设施体系。

在具体落地层面,工业和信息化部已印发通知,推进建立“1+M+N”国家算力互联互通节点体系,通过构建“统一标识、统一标准、统一规则”的运行机制,实现不同区域、主体、架构的算力资源标准化互联和高效流动应用。国家数据局局长刘烈宏在中国发展高层论坛2026年年会上进一步指出,全国一体化算力网建设已列入“十五五”规划,下一步将加快国家枢纽算力设施集群建设,推进云边协同发展。

诺云集团企策通政策管家认为,算力基础设施的政策重心正在从“建得多”转向“用得好”。过去几年,各地智算中心建设热情高涨,但区域间供需错配、利用率分化的问题较为突出。未来政策将更加聚焦于统筹调度能力建设,让算力像水电一样成为即取即用的普惠资源。

四、数据集建设:从“数据堆积”到“价值释放”

如果说算力是“人工智能+”的“发动机”,那么高质量数据集就是其“燃料”。近期,国家数据局就《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案(征求意见稿)》公开征求意见,明确提出到2028年底,建成一批覆盖重点领域、经过应用验证的行业高质量数据集,打造一批数据驱动人工智能创新发展的典型应用场景,培育一批具备领先优势的创新型数据企业和专业人才。

方案还提出探索词元(Token)交易等新型数据集交易模式,构建以词元为基础、可量化、可定价的数据集价值体系,培育为数据付费的市场共识。这一创新机制旨在破解当前数据集“有价无市”的困境,为数据要素的市场化流通提供计价锚点和交易基础。

诺云集团企策通政策管家指出,大模型训练已进入“数据枯水期”,互联网公开文本的边际价值递减,而垂直行业的数据壁垒正在成为AI应用深化的关键瓶颈。国家层面推动行业高质量数据集建设,本质上是在为“人工智能+”的行业渗透“铺路架桥”,是政策从“通用技术扶持”向“垂直场景赋能”延伸的重要信号。

五、“软建设”:容易被忽视的关键变量

在资金和硬件的讨论之外,诺云集团企策通政策管家特别注意到一个容易被忽视的政策细节——“软建设”。国家发改委明确提出,将在中央投资项目中全面开展“软建设”工作,促进形成项目建设实施和运营维护的长效机制。

所谓“软建设”,区别于物理层面的“硬投资”(如数据中心土建、设备采购等),主要指向制度规范、标准体系、运维机制和人才配套。例如,算力互联互通节点的标识标准和调度规则、数据集的格式规范和质量评价体系、项目建成后的可持续运营模式等,均属于“软建设”的范畴。

诺云集团企策通政策管家认为,这一提法反映了政策层面对过往基建投资“重建设、轻运营”教训的深刻反思。人工智能基础设施与传统基建最大的不同在于其高度动态迭代的特性——算力架构在快速演进,数据标准在不断更新,如果缺乏长效运营维护机制,巨额硬件投资可能在数年内就面临过时或闲置的风险。

六、隐忧与挑战:警惕“新瓶装旧酒”

在政策利好之外,诺云集团企策通政策管家认为有三个方面值得关注和警惕。

其一,产融协同的风险。如何确保数千亿级资金精准流向底层技术研发和基础设施建设,而非导致低端产能过剩或形成资产泡沫,是对政策执行力的重要考验。

其二,效能监督的难题。“软建设”和运营长效机制的实际效果如何量化、由谁监督,目前尚无明确的制度框架,这一问题如果不能妥善解决,可能影响投资的实际产出效率。

其三,市场感知的温差。在宏观政策高效推进的同时,来自产业一线的实际感受值得持续关注。尤其是中小企业和创业公司在政策申报门槛、资金到位周期等方面的体验,是检验政策“温度”的重要标尺。

结语

2026年“人工智能+”基础设施的投资布局,并非一次性的刺激政策,而是一套涵盖资金保障、机制创新、标准建设和生态培育的系统性制度安排。从7550亿元中央预算内投资到“1+M+N”算力互通节点体系,从民间投资激活到行业数据集建设,政策设计正在试图构建一个能够自我循环的AI产业生态系统。

对于市场参与者而言,诺云集团企策通政策管家建议将关注重点从“规模扩张”转向“效率提升”——与其在拥挤的模型赛道里内卷,不如关注算力调度、数据治理、绿色算力等基础设施层面的确定性机会。同时,也要密切跟踪“软建设”的实际落地进展和资金使用的透明化程度,这些“看不见”的变量,往往决定了“看得见”的投资能否真正转化为可持续的产业竞争力。

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(诺云集团企策通政策管家将持续关注后续超长期特别国债的具体申报指南与AI产业落地动向。)

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