人民網北京9月26日電 （記者焦磊）“能不能幫我精準預測一下明天的天氣？”曾幾何時，人們對氣象預報還停留在“晴轉多云”的粗顆粒度認知中。隨著社會對精細化氣象服務需求不斷提升，公眾也愈發期待更精準的數據支撐，不僅要知道“下不下雨”，更希望了解降雨的時段、強度和空間分布。

這種需求背后，需要高質量數據供給。近日，中科曙光旗下中科天機氣象科技有限公司宣布實施“高分辨率氣象數據共享計劃”，面向全球科研機構、企業和公眾免費提供兩套高精度模式數據。

據了解，此次共享的數據包括全球12公里分辨率與中國區域3公里分辨率的高精度模式，時間尺度最長可延伸至15天，涵蓋溫度、風場、降水、濕度、氣壓等160余項氣象要素，有助于商業氣象大模型突破數據瓶頸，也將為新能源、低空經濟等新興產業提供公共數據基礎。

“氣象數據是應用最好的領域之一，許多大模型、大數據的開發都選中了氣象作為突破口。”中國氣象服務協會會長許小峰表示。

數據資源的開放與共享，不僅關乎單一領域的發展，更是整個AI產業前進的基石。根據《全國數據資源調查報告（2024年）》，2024年我國數據生產總量達41.06ZB，占全球總量26.67%，其中用于人工智能開發、訓練和推理的數據量同比增幅高達40.95%。從通用數據向專業化、場景化、多模態數據的縱深拓展，正不斷釋放新的產業價值。

數據的價值釋放離不開算力的支撐和算法的優化。數據顯示，2024年，全國算力總規模達到280EFlops，其中智能算力規模占比提升至32%，為海量數據計算提供智能底座。與此同時，國內AI算力領域仍面臨高端供給不足、國產加速卡性能存在差距、算力成本高、軟硬件生態不成熟等挑戰。

與此同時，算力資源和數據生態也面臨挑戰。部分高質量專業數據長期處于封閉狀態，大模型在特定領域存在“盲區”；不同廠商的算力設施缺乏統一標準，跨區域、跨行業資源難以互聯互通。IDC的研究顯示，相較于封閉式模式，開放架構在技術標準統一、兼容性保障等方面難度至少高出30%。這意味著企業不僅需要付出更多資源成本，還要放棄部分短期技術收益。

據介紹，在此背景下，中科曙光于2025世界智能產業博覽會上協同20多家上下游企業，共同發布了國內首個AI計算開放架構。這一架構以GPU為核心，推動部件級、系統層、基礎設施層、軟件層、數據集層的“五級開放”，旨在通過跨層協同優化實現算力資源的高效利用。

中科曙光高級副總裁李斌表示，過去十年，企業建設了20多個大規模算力集群，累計部署超50萬張異構加速卡，作為國家先進計算產業創新中心牽頭組建單位，有能力和責任推動AI計算領域的開放協作與生態構建。這一開放架構通過適配多品牌GPU、兼容主流軟件，以跨層協同優化打破壁壘，推進產業鏈從“算、存、網、電、冷、管、軟”單點突破走向集群創新。

大模型、AI算力、數據集是推動新一代人工智能快速發展的三大關鍵要素。我國擁有的海量數據資源、穩定能源供應、多元應用場景和完整產業鏈條，將為開放架構發展提供肥沃土壤。

業內分析認為，在大模型走向開源開放、AI算力實現普惠平權的同時，發展高質量數據集并促進開放共享與融合，已成為進一步發展人工智能技術與應用的創新要義。隨著更多的企業加入開放生態，我國人工智能發展正從“單點創新”走向“協同發展”，為破解算力孤島、補齊數據短板提供系統性方案。