文章核心观点 - 国家政策正大力推动数据要素市场建设，培育“为数据付费买单”的市场意识，以打通数据价值转化堵点[1] - 高质量数据集是AI大模型发展的生命线，而完善的高质量数据付费机制是其流通和价值释放的关键[1] - 当前高质量数据付费市场存在结构性矛盾，但技术、制度和商业模式的演进正推动其呈现积极发展态势[2][4][5][6] - 未来需从强化高质量数据供给、加快数据交易所枢纽建设、构建良好市场环境三方面发力，以促进高质量数据付费市场的形成[7][8][9] 高质量数据付费市场现状与矛盾 - 供给端矛盾：传统数据企业产品多基于公开数据，市场对其投入成本存疑且权属界定不清易引发权益争议，同时数据产品的创新性劳动与技术投入未获市场广泛认可[2] - 需求端矛盾：大量中小企业受限于技术与应用能力难以有效参与，企业用数场景集中于金融、医疗等少数行业，且数字化转型短期难显收益导致付费意愿普遍较低[2] - 公开交易市场功能缺失：数据交易所处于起步阶段，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[3] - 市场交易困境：因信息不对称及“关键少数”买方议价能力强，供需双方易陷入“囚徒困境”，且规范化交易多嵌入信息化项目，制约了付费机制与意识的形成[3] 推动市场发展的积极态势 - 技术演进驱动需求：AI大模型技术加速社会智能化转型，企业正积极开展AI部署与研发[4] - 技术平权降低门槛：如DeepSeek等大模型的成功研发，降低了企业应用AI技术的能力门槛与成本，推动“技术平权”[4] - 数据需求质变与量增：AI普及应用提升对数据数量与质量的需求，且AI模型发展从“重训练”转向“重推理”，对数据质量的要求更甚于数据量，对数据量级的追求将呈指数级增长[4] - 制度供给加强：国家数据局接连发布《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[5][6] - 商业模式创新探索：各地数据集团与数据交易所正积极探索，通过公共数据授权运营平台加快高质量公共数据流通，并通过提供产权登记、合规、价值和安全等专业服务，将企业独自承担的成本转为平台整合的公共成本，增加交易可信度以消除付费顾虑[6] 未来市场建设的发力方向 - 强化高质量多元数据供给：需强化高质量公共数据、企业数据（尤其是大型国央企及互联网平台数据）的供给，推动数据融合应用，企业往往愿意为此类数据买单[7] - 加快数据交易所主枢纽建设：数据交易所通过标准化规则、体系化服务、便捷化平台，以智能化供需匹配促进高质量数据全国流通，并为中小企业提供低成本、高质量的“数据原料”，通过市场活动激发社会用数活力，形成价值创造正向循环[8] - 构建良好数据市场环境：需通过确立价格发现、产权登记、安全可信等机制消除信息不对称[9] - 价格发现：需构建“价值共生”的多元定价模式，超越传统成本定价法，转向场景化价值评估定价，并探索以AI服务定价锚定数据价值的方法[9] - 产权登记：需明晰登记的是持有权、使用权与经营权等何种权利，以保障各经营主体的数据权益[9] - 安全可信：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[9]