本报告围绕通用人工智能（AGI）与大数据的协同演进展开，系统梳理了二者从“量变”到“质变”的互动机制。深入剖析了AGI对数据规模、质量、时效的再定义及其带来的工程挑战。阐述了AGI与大数据协同演进面临的挑战，包括公开数据增速远低于算力扩张、中文高质量语料稀缺、隐私合规成本高、实时更新能力不足。对此，本报告提出了协同应对策略：政府主导公共数据开放、绿色算力普惠、合成数据合规治理；企业构建“行业大模型+合成数据飞轮”；学界设立交叉学科与开放基准；个人通过教育、平台与权利保障参与共建。