57%的新疆平台企业已建立数据中台，但近四成尚未使用算法模型；53.7%自建数据中心，46.3%开始租用外部算力——新疆平台经济的“人工智能+”进程正处在“数据先行、算法分层、算力混合”的梯度推进阶段。新疆大学、新疆数字经济研究院、新疆数字经济联合会联合发布的这份报告揭示了一个清晰的信号：新疆平台企业已普遍认识到AI的重要性并开始布局，但距离深度应用仍有较大差距。当数据中台覆盖率快速提升而算法渗透率仍处低位，新疆平台经济的AI之路，关键在于从“建底座”走向“用AI”。
数据——人工智能的燃料与底座
数据中台覆盖率57%，较上年提升15.5个百分点
2026年，57.14%的平台企业已建立数据中台，较2025年的41.67%提升了15.47个百分点。超过一半的企业已认识到数据中台的重要性并付诸实践。数据中台是人工智能应用的数据底座，其核心功能是将分散的业务数据汇聚为统一的数据资产池，为算法模型的训练和部署提供高质量的数据支撑。
数据中台覆盖率的快速提升，反映出新疆平台企业对数据价值的认知正在深化。随着数据中台的建成，企业能够实现数据的标准化采集、清洗、存储和服务，打破“数据孤岛”，为后续的AI应用奠定基础。
数据来源集中化，外部数据利用度偏低
在数据来源方面，100%的企业拥有自有数据，35.71%收集公开数据，19.05%从政府获取数据，19.05%购买数据。单一数据来源企业占53.66%，二至四类多数据来源企业占46.34%。
数据来源呈现“自有为主、多元不足”的特征。企业主要依赖自有数据，对外部数据的利用程度相对较低。政府数据开放和购买数据的比例均不足20%，意味着公共数据资源和市场数据资源尚未被充分利用。对于AI模型训练而言，数据的多样性直接影响模型的泛化能力和准确性——单一数据来源限制了AI应用的效果和场景覆盖。
算法——AI能力的核心引擎
算法应用分层，34%自建、27%第三方、39%未使用
自建算法模型的企业占34.15%，使用第三方算法模型的占26.83%，未使用算法模型的占39.03%。近四成企业尚未涉足算法应用，反映出新疆平台企业在AI能力建设上仍处于早期阶段。
算法应用的分层格局反映了企业的差异化策略：具备较强技术实力的企业选择自建算法模型，以追求更高的自主性和定制化能力；技术能力有限的企业倾向于使用第三方算法模型，以较低成本快速获取AI能力；而尚未使用算法的企业则处于AI应用的观望或准备阶段。
数据来源集中化与算法应用的低渗透率形成双重制约。没有多元化的数据来源，算法模型的训练效果受限；没有算法的深度应用，数据中台的价值难以充分释放。打破这一双重制约，是新疆平台企业AI能力提升的关键。
算力——AI运行的基础设施
自建为主、租用渐增，混合算力模式成型
53.66%的企业自建数据中心，31.70%租用国内知名企业算力，14.64%租用本地算力。自建数据中心仍是主流，但租用算力（合计46.34%）正在逐渐成为平台企业的新选择。
自建数据中心适合长期稳定的算力需求，能够提供更高的数据安全性和控制力，但前期投入大、运维成本高。租用算力则提供了弹性扩展的灵活性，企业可以根据业务需求按需付费，降低前期投入压力。这种“自建+租用”的混合算力模式，反映出企业在成本控制与技术升级之间的平衡探索。
租用国内知名企业算力的比例（31.70%）显著高于本地算力租用（14.64%），说明新疆平台企业在算力选择上更倾向于国内头部云服务商，本地算力资源的供给能力和服务水平仍有提升空间。
人工智能+的梯度推进路径与建议
从“建底座”到“用AI”的三个阶段
新疆平台经济的“人工智能+”进程可分为三个阶段：第一阶段（建底座） ——以数据中台建设为核心，完成数据的汇聚和治理。目前57%的企业已进入这一阶段。第二阶段（用AI） ——以算法模型的引入和应用为核心，将AI能力嵌入业务流程。目前34%的企业已自建算法、27%使用第三方算法，合计61%的企业已初步进入这一阶段。第三阶段（深融合） ——以AI驱动业务创新和模式变革为核心，实现数据、算法、算力的深度协同。目前仅有少数企业达到这一阶段。
分层推进的差异化策略
报告提出了分层推进AI应用的策略建议：小微企业——依托成熟第三方算法和算力租用降低应用门槛，快速获取AI能力；中大型企业——联合共建或自主研发算法模型，构建核心AI能力；头部企业——建设自建数据中心+自研算法的完整AI技术栈，形成竞争壁垒。
同时，报告建议：加快数据中台建设，扩大覆盖率，统一数据标准、打通数据壁垒；拓宽数据来源渠道，整合自有数据、公开数据、政府数据与购买数据；优化算力供给配置，统筹自建数据中心、本地算力租用与外部算力补充，打造低成本、高效率的区域算力服务体系。
