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二是，推进“国际消费中心城市”建设升级。将数字消费融入国际消费中心城市的建设布局规划中，借助信息网络化力量，积极引入国际优质消费商品和服务资源，将产品、技术、资本等多元消费元素进行数字化的超级链接、整合和创新，将城市打造成面向全球聚合、配置资源的数字消费运作“大平台”和“总枢纽”；加强本土化的国货“潮品”、中华“老字号”等品牌数字化转型和国际化输出，增强该城市在全球数字消费市场中的核心竞争力，吸引全球商品、资金、客户及购买力流入。
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。
立足“小切口”，能推动解决“大问题”。深南花园位于广东深圳南山区科技园片区，片区常住人口超3万，汇聚了2000多家企业、近10万名员工，去年受地铁施工影响，深南花园附近道路早晚高峰交通拥堵进一步加剧。南山区相关部门在调研后，找到了拥堵源头：早期道路规划设计存在缺陷，人员密集、慢行系统需求大，车辆乱停乱放、非机动车占用机动车道问题突出等。通过改造人行道、挖潜立交桥下空置地带、清理违停车辆、实施机非分流等，拥堵难题得到顺利解决。不仅如此，南山区还举一反三，将经验做法梳理成案例，应用到全区人流大、人车抢道拥堵的类似区域，以“点的突破”带动市民出行整体质效“面的提升”。从紧盯“一个点”到处理“整个面”，从疏通“单环节”到打通“全链条”，从解决“一件事”到办好“一类事”，打通堵点、破解难点、消除痛点，就能不断打开事业发展新局面。
在推进数据资产化过程中，数据资产的权益保护是一个关键性问题，只有明晰权责关系，才能“定分止争”，激励相关主体投入更多资源发掘数据的价值和促进数据要素的交易流通。我国目前建立了数据资源持有权、数据加工使用权、数据产品经营权等分置的产权运行机制。这种“淡化所有权、强调使用权”的创新做法，如何更好地落实还需要进一步探索。同时，构建分类科学的数据资产产权体系，还需要对接民法典对财产权利的规定。