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值得注意的是，《行动计划》把培育和发展新质生产力作为实施“数据要素×”行动的重要目标之一。对此，南开大学经济与社会发展研究院教授杜传忠指出，新质生产力的培育有多种推动力量，其中数据要素作为国家基础性战略资源和关键性生产要素，与算力相结合，将衍生形成强劲的数据生产力，成为新质生产力的重要组成部分。杜传忠特别提到类似ChatGPT这样的生成式人工智能大模型，他认为，AI大模型以智能算力作为底座支撑，通过深度学习算法和万亿级别数据的训练，不断迭代，从而形成新质生产力。此外，数据要素在人工智能技术加持下，推出大量具有深度学习、自主学习能力的机器人，可以进一步深化劳动分工、优化劳动力供给结构，从而形成新质生产力。
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。
由《行动计划》，人们很自然地联想到“互联网+”，联想到于2015年7月印发实施的《关于积极推进“互联网+”行动的指导意见》。两个文件虽然时隔8年多，但是仍有诸多可以相比较的地方。两者分别以“互联网+”和“数据要素×”为关键词，都引入了数学符号，给人非常直观的感受。同时，两者都对部署的措施冠以“行动”并都详细列举了开展“行动”的重点领域。前者列举了“创业创新”“协同制造”“现代农业”等11个领域，后者列举了“科技创新”“智能制造”“智慧农业”等12个领域。
中央财经大学中国互联网经济研究院副院长欧阳日辉是《行动计划》的起草人之一。他近日撰文对“互联网+”和“数据要素×”之间的关系进行了阐释，指出互联网和数据是数字技术的统一体，前者是“露出水面的冰山”而后者是“深藏在水下的主体”，实施多年的“互联网+”行动为采取“数据要素×”行动奠定了坚实基础，“数据要素×”是“互联网+”的升级和升华，二者本质上都是数字技术与经济社会的深度融合、双向赋能。