8月28日，2026中国国际大数据产业博览会期间，山东数据集团副总经理、浪潮卓数大数据董事长张帆接受记者专访时表示，在AI时代，工具已经不是最核心要素，场景才是起点。
谈及浪潮卓数大数据自研的“模数工坊”与本届数博会重点提出的“词元”之间的内在呼应，张帆表示，“模数工坊”是工业化的数据工厂，可将多模态原始数据加工为可重复使用、价值可量化的最小可计算数据单元，与数博会提出的数据要素精细化释放理念高度契合。
数据资源化是否是化解地方政府算力闲置、降低企业AI使用门槛的关键抓手，张帆给出了肯定回答。他指出，当前不少地方发展AI存在“重算力、轻数据”现象，算力、数据、算法三大核心要素中，模型效果高度依赖训练数据质量。许多地方大力建设算力基础设施，却缺少足够语料和数据来训练模型，出现机房、设备大量闲置等现象。同时，企业AI数字化转型更看重当地有没有特色、专业化的数据资源。浪潮卓数大数据作为轻资产数据企业，依托“模数工坊”将原始数据加工为高质量数据集，导入地方闲置算力池。中小企业可以低成本调用当地算力与加工好的数据开展模型训练，研发完成后带走模型即可。既盘活地方闲置算力，又大幅降低企业使用成本，两方痛点同时得到化解。
对于颗粒度更细的数据资源形态能否填平技术工具与业务场景之间的鸿沟，张帆表示，单靠数据资源很难全部解决，需要场景牵引，同一套原始数据，应用场景不同，数据加工标准完全不一样。如用于金融征信和用于医疗、消费分析、旅游等场景的清洗加工标准各不相同。他认为，词元作为大模型处理文本的最小数据单元，可以灵活组合，根据不同业务场景生成差异化数据集，这正是数据要素精细化释放的具体路径。他阐释，完整闭环是从业务场景出发提出数据需求，原始数据加工成对应的数据资源，调用资源训练模型，模型赋能业务，业务持续产生新数据，形成数据飞轮，持续放大数据价值。
在数据资源出海方面，张帆介绍，公司已在山东布局相关业务，坚持数据不出域模式，海外合作方把训练模型带来，原始数据保留在本地不流出，公司提供算力，以token形式对外提供服务，合作方完成训练后只带走训练结果，以此实现token层面出海，未来希望将国内电力能源优势转化为标准化算力输出能力。
关于与贵州的合作可能性，张帆表示，围绕大数据工厂、数据标注基地、数据应用空间、数据人才实训培养等方向，非常期待和贵州开展产业合作，推动项目落地。
记者 舒锐/文 黄震/图
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