“十五五”规划建议提出，健全数据要素基础制度，建设开放共享安全的全国一体化数据市场，深化数据资源开发利用。国家数据局多次发声，呼吁全社会加大对数据领域的投入，着力培育“为数据付费买单”的市场意识。这一倡导，不仅是对数据要素市场化配置的顶层指引，更是打通数据价值转化堵点、构建健全数据要素市场的关键一步。多位专家将深入解读数据资源开发利用的市场培育逻辑与实践路径。
当前，AI大模型行业正经历爆发式增长。从技术突破到应用拓展，从资本涌入到人才集聚，在全球范围内催生了多样化的商业模式与应用场景。其中，高质量数据集作为数智创新的关键资源，已成为AI大模型发展以及各类智能体应用的生命线，而一套完善的高质量数据付费机制，正是高质量数据集流通和价值释放的关键。
高质量数据付费市场现状剖析
随着数据要素市场化配置改革的深化，数据要素市场体制机制持续完善，但仍存在部分结构性矛盾，制约了高质量数据付费市场的培育与成熟。这些结构性矛盾不仅体现在供需两端，也暴露出公开交易市场核心功能的缺位。
从数据供给端看，一是传统数据企业多通过自动浏览技术获取大量公开数据构建产品，此类产品虽投入了企业技术、人员及资金，但因数据源公开，市场对其实际投入成本普遍存疑；二是基于公开数据形成的产品，因权属界定不清，易在流通中引发权益争议，加剧市场付费顾虑。三是，当前数据开发企业的入市数据产品，在创新性劳动与实质性加工方面的技术投入，尚未获得市场广泛认可。
从数据需求侧看，一是企业智能化变革对技术门槛要求较高，大量中小企业受限于技术与数据应用能力，难以有效参与数据市场；二是当前企业用数场景集中于金融、医疗等少数领先行业，核心应用领域相对狭窄；三是企业数字化与智能化转型是长期投入，短期内难以显性化收益，导致需求侧为高质量数据付费的意愿普遍较低。
在数据要素市场建设过程中，公开交易市场关键功能的缺失是突出的结构性矛盾。一是以数据交易所为核心的公开市场处于起步阶段，可交易数据产品占比少，增量供给不足，未形成价格发现机制；二是由于市场信息不对称，特别是“关键少数”买方议价能力更强，供需双方在交易中容易陷入“囚徒困境”，加剧了不信任感；三是市场中规范化的数据交易基本嵌入在信息化项目中，通过公开招投标和项目交付完成流通，制约了数据付费机制和付费意识的形成。
高质量数据付费市场的积极发展态势
市场发展过程中存在的结构性矛盾虽影响了高质量数据的付费意愿，但随着国家近年来在顶层设计、制度供给、技术演进及模式创新等方面的持续发力，数据付费市场已呈现出积极的发展态势。
在技术层面，AI大模型技术与应用形态的演进正加速推动社会智能化转型，全域智能化赋能正在逐步实现。
具体而言，一是企业逐步意识到AI技术所带来的价值，积极开展AI大模型部署、垂类大模型研发以及智能体设计；二是DeepSeek等大模型的研发成功，一定程度上降低了企业应用AI技术的能力门槛与成本，进一步推动了“技术平权”时代的到来。“技术平权”是指AI技术成为实现权利平等的关键工具和催化剂，并非指人人都拥有相同的AI技术，而指在使用AI技术“能力”上趋于平等；三是“技术平权”使得企业应用AI技术成为习惯，AI的普及与大规模应用必然对数据的数量、质量需求进一步提升；四是AI模型发展从“重训练”转向“重推理”，对数据质量的要求将更甚于对数据量的追求，对数据量级的追求也将呈现指数级增长。
在制度层面，为加快高质量数据集建设，培育“为高质量数据付费”的意识，国家数据局接连发布了《关于加快公共数据资源开发利用的意见》《关于促进企业数据资源开发利用的意见》《关于促进数据产业高质量发展的指导意见》和《关于促进数据标注产业高质量发展的实施意见》等顶层规划文件，加强了数据制度供给。
在商业模式方面，各地数据集团与各地数据交易所正在积极探索数据流通交易商业模式，加强高质量数据集供给，也在一定程度上推动企业为高质量数据付费。一是数据集团围绕公共数据授权运营，打造公共数据授权运营平台，加快高质量公共数据在全社会的流通交易；二是数据交易所提供涵盖产权登记、合规、价值和安全等专业服务，将原本需要由每个企业独自承担的成本，转变为了由平台整合承担的公共成本，并增加了供需两侧数据交易的可信度，从而消除企业的付费顾虑。
构建高质量数据付费机制的发力方向
强化高质量数据供给，加快以数据交易所为主枢纽的数据市场建设，构建良好的数据市场环境，将是高质量数据付费市场建设的重点发力方向。
一是着力强化高质量多元数据供给，推动数据融合应用。随着AI等技术的发展，市场中对数据质量的要求已远远超越了以往以公开爬取加工而成的数据产品的质量，因此需要强化高质量公共数据、企业数据，尤其是大型国央企以及互联网平台数据的供给，实现数据的融合应用，企业往往愿意为这些数据买单。
二是着力加快以数据交易所为主枢纽的数据市场建设，提高全社会的用数能力。在数据市场的建设过程中，数据交易所扮演着主枢纽的作用，其通过标准化交易规则、体系化配套服务、便捷化工具平台，以智能化供需匹配促进高质量数据在全国范围内的流通交易。数据交易所的主枢纽作用还在于通过多元数据的流通交易，加快公共数据与企业数据、个人数据的融合应用，做大社会数字化、智能化建设亟需的数据资源库，为全社会，尤其是中小企业，提供低成本、高质量的“数据原料”。通过形式多样的市场活动，激发全社会对数据进行开发利用与创新的活力与能力，促进更多经营主体用数赋能，形成价值创造的正向循环和数据价值发现机制，优化数据付费的市场环境。
三是着力构建良好的数据市场环境，降低社会用数成本。通过价格发现、产权登记、安全可信等机制的确立，消除数据市场的信息不对称，构建良好的数据市场环境。在价格发现方面，数据的定价方式需要构建“价值共生”的多元定价模式，超越传统的成本定价法，不仅需要转向场景化价值评估定价，还需探索以AI服务定价锚定数据价值的定价方法。在产权登记方面，明晰在数据登记过程中登记的是持有权、使用权与经营权等何种权利，从而保障数据要素市场建设过程中各经营主体的数据权益。在安全可信方面，通过可信数据空间构建身份可认、使用可控、过程可溯、效果可验的数据可信流通环境。
随着人工智能技术的快速发展，特别是以AIAgent为代表的新技术日益成为千行百业拥抱人工智能、分享数据红利的应用形态。数据作为人工智能时代关键性、基础性、战略性资源，其价值被广泛认知，高质量数据的供给与需求将被极大激活，付费数据市场必将快速形成。（作者韦志林系江苏数据交易所总经理、林梓瀚系江苏数据交易所专家）
（人民网记者许维娜 整理）
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