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虽然大模型发展如火如荼，但大模型高质量语料短缺已成为全球共性问题。公开资料显示，大模型对数据供给要求极高。比如，训练GPT-4和Gemini Ultra大概需要4万亿至8万亿个单词。麻省理工学院等高校研究人员预测，到2026年之前，机器学习数据集可能会耗尽所有可用的高质量语料数据。研究机构EpochAI亦公开表示，最早在2024年，人类就可能会陷入训练数据荒，届时全世界的高质量训练数据都将面临枯竭。OpenAI也公开表达过对数据告急的担忧。
与此同时，目前不少中小企业仍面临创新不足、人才短缺的困难局面。专家建议，要发挥好政府、龙头企业、专精特新中小企业、科研院所、金融机构在创新链上的作用。在关键共性技术领域，推动龙头企业与专精特新中小企业协同创新、联合攻关，通过突破核心技术，提升工业基础能力；也要鼓励项目牵引，创造应用场景和机会，加强帮扶的计划性和针对性，优先解决产业难点痛点和基础性问题。
2017年12月，习近平总书记在中共十九届中央政治局第二次集体学习时强调“构建以数据为关键要素的数字经济”。2019年10月，中共十九届四中全会明确了劳动、资本、土地、知识、技术、管理和数据等7种生产要素。这是首次正式明确数据的生产要素地位。之后，中央作出改革和加快培育数据要素市场、更好发挥数据要素作用等一系列重大部署，而《行动计划》就是落实这些部署的最新举措。
此外，广州开发区、广州市黄埔区在去年第四季度重大项目集中签约竣工投试产暨亿航无人驾驶载人航空器全球商业首飞演示活动上发布了《广州开发区(黄埔区)促进低空经济高质量发展的若干措施》，对符合条件的低空产业项目奖补最高达3000万元，还围绕基础设施扶持、低空飞行服务保障、核心技术产业化扶持等方面提出一系列惠企举措。