数据高效流通利用的三级跳跃:不只是“资源”,更是“资产”与“货币”
创始人
2025-12-18 22:04:37
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文 | 智能相对论

作者 | 陈泊丞

随着数字经济时代的到来,数据“资源化”已完成第一级跨越,而这一认知早已成为行业共识——数据不再是孤立的信息片段,而是与土地、劳动力、资本、技术并列的关键生产要素,为数字经济运转筑牢基础。

但随着千行百业数智化转型向深水区推进,视频、语音、医疗影像、育种数据等海量非结构化数据呈指数级增长,对存储性能、数据管理、安全流通的要求愈发严苛。显然,仅实现“资源化”远远不够,要让数据高效流通利用并释放核心价值,还需完成另外两大关键跨越。

一是数据“资产化”,作为第二级关键跨越,核心是让数据从零散资源进阶为可沉淀、可复用的高价值资产,真正具备服务价值与交易潜力。这一过程必须依托技术创新实现数据“可存、可管、可用、可信”,而其关键就在于筑牢AI基础设施底座。

正如日前发布的《“十五五”时期数据资源高效流通利用研究报告》(以下简称《研究报告》)所明确的,以“加速分布式存储全闪化”为核心,先打造AI-Ready的技术基座,通过全闪分布式存储支撑EB级海量非结构化数据的规模存储。再通过数据集成处理打破“信息孤岛”,完成数据清洗、整合与特征提取,构建统一的AI数据湖与主题数据集市。最后以可信AI数据空间筑牢安全防线,通过隐私计算、权限管控等技术实现数据“可用不可见”的安全流通。基于这套完整技术链路,让数据真正形成标准化、高价值的“资产”,为后续数据交易做好核心价值铺垫。

二是数据“货币化”,作为第三级终极跨越,核心是让已完成“资产化”的高价值数据像货币一样自由流通、合规变现,真正被市场广泛接受并兑现终极价值。这一目标无法依赖单一企业或机构实现,必须以国家政策为信用背书、提供制度支撑。

正如《研究报告》所强调的“制度为基”,需遵循“数据资源开发利用推进到哪里,制度供给就要跟进到哪里”的原则,在国家战略层面健全政策体系,即明确数据产权分置规则、规范交易流程与定价机制、完善收益分配与安全监管框架等,让沉淀的数据资产具备明确的价值锚点与流通保障,顺利完成从“资产”到“货币”的进阶,让数据要素在市场中充分释放价值。

数据高效流通利用的关键一环,须用技术创新实现“资产化”

事实上,数据“资产化”之所以强调技术创新,对比传统资源便不难理解——土地是天然资源,却需技术开垦才能成为耕作资产,数据亦是如此。

但数据与传统资源不同,其产生、存储、流通、利用全依赖数字化技术,“资产化”更离不开成熟技术体系支撑。《研究报告》以“加速分布式存储全闪化,构建高质量AI数据基础设施”为核心,已经明确了相关技术体系,其中三大技术更是数据“资产化”的关键。

一、全闪分布式存储,解决数据资源如何存下来的问题

上海瑞金医院在推进医院数字化转型过程中发现,随着医院信息化建设的深入,包括影像数据、基因测序数据、电子病历等在内的海量医疗数据资源,年数据增长量竟然达到了PB级。而且这些宝贵的数据资源往往分散在不同的业务系统中,传统的存储架构根本无法满足这一规模、非结构化的海量数据存储需求。

在这种情况下,数据资源很难转化为有效的资产。因此,搭建高效、安全、低碳的数据全闪分布式存储底座非常有必要,例如华为提供的OceanStor Pacific全闪分布式存储通过搭载大容量SSD,围绕高容量密度介质、可得容量提升算法等全闪技术继续深耕与创新,正在有效助力各行各业实现这一目标。其中,上海瑞金医院通过部署全闪分布式存储构建医疗AI数据湖底座,就实现了多模态数据的统一存储与高效调度,为精准医疗与科研创新提供了坚实支撑。

二、强化高质量数据集建设,解决数据资源存下来后如何管理的问题

数据资产的核心在于可管可控,但在真实的行业场景中,却很难实现。以种业为例,全国农业育种数据分布在不同的科研基地、数据中心以及第三方机构和企业手中,传统的技术难以有效管理。因此,强化高质量数据集建设,实现全局数据“可管、可视、可用”势在必行。

崖州湾国家实验室打造的“繁-未来农业智能枢纽”,正基于华为DME(Omni-Dataverse)技术,打通分散在不同数据中心中的数据,实现跨地域、跨设备的数据调度、流动与管理,并建立增强的元数据表征,梳理数据的血缘关系,形成高质量AI语料库供智能体分析。值得一提的是,当前,崖州湾国家实验室已实现三亚、长春、武汉三地的数据可视、可管、可流动。

三、推广可信AI数据空间技术,最终确保数据“资产化”的可靠、安全存储与应用

在实际场景中,数据往往包含大量敏感信息、商业机密与核心知识,安全与合规是数据“资产化”的必要基础,有的甚至需要做到数据“可用而不可见”。在如此高要求的前提下,打造可信AI数据空间是必不可少的关键一步。

国家数据局在《可信数据空间发展行动计划(2024—2028 年)》中已经提出相关要求,围绕数据“供得出、流得动、用得好、保安全”做好专业的技术创新,如基于“4W2H”数据管控策略,实现数据流转全流程可控。亦或是推动全链路安全防护,覆盖环境安全、数据安全、模型安全、内容安全等多个维度,防范数据泄露与滥用风险等等。

由此,在技术层面做好数据资源的“存、管、安”三大保障,数据才能从零散资源转化为可复用的高价值资产,为后续市场流通奠定基础。

以货币体系为参照物,数据的高效流通利用为何需要政策支持?

虽然数据从“资源”进阶为“资产”后,已具备市场流通的基础,但核心痛点仍未解决——如何让各行业、企业放心将数据资产投入市场流通?

当前,数据作为新型生产要素,流通面临多重关键梗阻。比如,权属边界模糊,公共、企业、个人数据的产权归属难以界定。交易规则缺失,定价与收益分配无统一标准。安全监管不完善,隐私泄露、数据滥用风险持续存在。

这些问题直接导致企业不敢流通、不愿共享,即便有全闪分布式存储等高质量AI数据基础设施支撑,海量数据仍难逃存得住却用不好的困境。对此,《研究报告》明确“制度为基” 的思路,提出在国家战略层面健全数据流通利用政策措施。

这一思路值得深入思考,政策支持的必要性可参考货币体系的建立逻辑——纸币本身无内在价值,却能成为广泛流通的“货币”,核心在于国家信用背书与完善制度保障。

那么,数据的“货币化”同样依赖政策赋能,通过建立健全数据产权界定、交易规则、收益分配、利益保护制度,明确持有权、加工使用权、产品经营权的分置机制,规范交易平台运营与争议解决流程,划定安全与隐私保护边界,从而为数据确立清晰的价值锚点与流通规则。

当政策破解了“数据是谁的、怎么交易、收益怎么分、风险怎么防”等核心问题,数据便具备了类似法定货币的属性,拥有广泛认可的交易价值,得以在市场与行业间安全高效流通,成为支撑各行各业数智化转型的“硬通货”。

数字经济的竞争,本质是数据要素流通效率的竞争

尽管数据高效流通利用仍处于探索阶段,但“资源化-资产化-货币化”的逻辑闭环已十分清晰。从资源到资产再到货币,数据价值持续跃升,成为数字经济时代的核心要素。

以种业领域为例,崖州湾国家实验室正是循着这一逻辑破局——先明确育种数据的战略资源属性,跳出传统“经验育种”模式。再通过全闪分布式存储、AI数据湖等技术构建高质量AI数据基础设施,将全国分散的育种数据转化为可管、可用、可信的高价值资产。最终在政策支持下完善市场机制,兑现数字经济价值,推动我国育种迈入 4.0 智能设计时代。

放眼未来,“十五五”时期是数字经济竞争的关键窗口期,数据流通效率与价值释放能力,直接关系新质生产力培育与国家核心竞争力提升。那么,当越来越多行业能确立数据的资源属性,进而通过加速分布式存储全闪化,构建高质量AI数据基础设施来把数据转化为资产,最终在政策推动下变现,便能更全面地激活海量数据的潜在价值,从而在全球数字经济浪潮中筑牢中国优势、赢得主动。

*本文图片均来源于网络

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