為何可信數據空間大多失敗？只因我們只是在建系統而非建信任

“可信數據空間的價值，不在于“賣出多少數據”

“大夫，能不能把我在A醫院的電子病歷，直接同步到B醫院？”

這個看似簡單的患者訴求，背后隱藏的卻是兩家醫院之間森嚴的數據壁壘——系統不互通、標準不一致、隱私難保障、責任難界定。同樣的困境正在中國經濟的各個領域上演：銀行需要評估企業風險，卻只能掌握流水信息，無法獲取產業鏈上的訂單與物流數據；制造企業想優化供應鏈，卻難以協同上下游的生產與庫存狀況。

數據本應成為驅動增長的新能源，現實中卻困在“數據恐懼癥”里：提供方怕泄露，需求方怕低質，監管方怕追責。數據要么在庫中“沉睡”，要么在灰色地帶悄然流轉，形成看不見的“數據黑市”。

正是在這種信任赤字的困局下，“可信數據空間”被寄予厚望。然而，這個概念正被巨大的誤解所包圍。

當人們談論可信空間時

他們實際在期待什么？

第一種誤解，把它當成一個“升級版的數據交易所”。很多地方簡單粗暴，直接把“大數據交易所”的牌子換成“可信數據空間”，PPT里的核心KPI，依然是“引入數商XX家”、“掛牌數據產品XX個”、“達成交易額XX億”。

這套邏輯的潛臺詞是：數據是一種類似石油的標準商品，核心問題是如何“賣”出去。所以要想方設法把數據“上架”、展示、撮合交易。

但現實狠狠打了臉。各地早期轟轟烈烈建起的數據交易所，很多陷入了“有場無市”的尷尬。大量數據產品掛了牌卻從未成交，數商們賺了個“首批入駐”的名頭，實際業務仍走熟悉的線下老路。

為什么？上奇科技創始人、董事長孫會峰在接受數據猿的采訪中，分析認為，企業要的從來不是“數據”本身。就像顧客去餐廳，不是為了買“一斤牛肉、兩棵西蘭花”，而是要一盤烹制好的“黑椒牛柳”。銀行需要的是“風險是否可控”的結論，而不是一堆未經處理的原始工商、司法、輿情數據字段。

第二種誤解，把可信數據空間單純看做技術問題。我們可以看到，可信數據空間就像一個筐，什么技術都可以往里面裝：隱私計算、密態計算、聯邦學習、多方安全計算……

這就像說，因為我給超市裝了最先進的防盜門和監控，所以它一定能經營火爆一樣。技術只是解決了“偷不走”（數據可用不可見）的問題，但解決不了供給方 “愿不愿來賣”、需求方“敢不敢來買”、“買了不好用誰負責”、“賺了錢怎么分”這一系列商業和治理問題。

剝開層層技術外殼，可信數據空間的本質，是一場從“技術安全”升維到“制度信任”的深刻轉型。

在原始的數據交換狀態，我們處于一種“霍布斯叢林”，遵循的是弱肉強食的叢林法則。誰的數據多、技術強、膽子大，誰就可能占便宜，但也時刻面臨被攻擊、被背叛的風險。這種環境下，大規模、高質量的數據協作根本無法發生。

可信數據空間要做的，就是在這片叢林上，建立起一個“數據文明社會”。它的核心產出不是多少節點、多少算力，而是一套公認的、數字化的“社會契約”。

這套契約要解決三個核心問題：

第一，可控可計量。數據使用必須像水電一樣，可精確開關、計量。數據提供方可以設定清晰的授權策略：什么數據、能被誰（哪個角色）、在什么時間范圍內、用于何種目的、調用多少次。每一次使用都留下不可篡改的存證。這就是“可用不可見”之上的“可用可計量”。

第二，流通可追溯。數據從供給方到最終使用，中間經歷了哪些環節（比如被某個模型調用、與哪些數據做了融合），整個流通過程必須像快遞軌跡一樣清晰可查、全程留痕。一旦出現問題，可以快速定位環節、界定責任。這解決了“敢流通”的后顧之憂。

第三，價值可分配。這是激發活水的關鍵。數據被使用后產生的價值（比如促成了一筆貸款、優化了一個生產流程），其收益如何根據各方貢獻（數據貢獻、算法貢獻、場景貢獻）進行公平、自動化的分配？

必須讓貢獻者明確看到利益回報，數據分享才能從“公益”變成可持續的“商業”。

當這套契約通過技術手段（區塊鏈、智能合約等）被固化、自動執行時，信任就不再依賴于某個中心機構的擔保或某個人的承諾，而是由技術、公約和規則所共同塑造的確定性。

市場的先行者已在探索可行的路徑。上奇科技創始人、董事長孫會峰指出，數據價值的釋放始終圍繞兩個根本：數據質量與數據可信。

“早期我們通過‘產業通’等產品幫助客戶實現數據可視與可查。但隨著合作深入，客戶——尤其是金融機構、大型集團與科技公司——提出了更本質的需求：‘能否將你的數據與我的數據結合，產生更精準的洞察？’”孫會峰表示，這意味著服務必須向底層延伸，從提供報表結果轉向提供可融合、可計算的數據能力，且這種融合需建立在安全、合規、互信的線上協同機制之上。

面對市場上部分企業試圖通過承接項目“占有”甲方數據的誤區，上奇選擇了截然不同的路徑：堅持“一尺寬、十米深”的專注策略，深耕公開可得的產業數據領域，將自己定位為“數據廚師”。

“食材（數據原料）大多是市場可得的，但核心競爭力在于如何篩選、清洗、關聯、建模，將分散的信息轉化為高價值的洞察。我們不是占有數據，而是駕馭數據。”孫會峰強調。

經過五年積累，上奇已建成規模領先的產業數據集，并形成兩種成熟模式：

1.數據賦能模式：將加工后的高價值數據或模型結果推送至客戶側，與其自有數據在本地聯合建模，客戶數據完全不出域。

2.模型托管模式：客戶將定制化分析模型部署于可信空間中，在上奇提供的數據基礎上運行，僅獲取計算結果，原始數據無需共享。

這兩種模式遵循同一原則：以客戶數據安全為前提，用自身的數據能力賦能客戶的數據需求。“我們不強求數據匯聚，而是讓數據能力‘流動’起來，在不動客戶數據的前提下，幫助其提升決策質量。”孫會峰說，“正因為始終堅持‘數據不歸我，但價值可共創’，我們才突破了信任門檻。”

為何可信數據空間大多失敗？

當前各類可信數據空間的建設，大多陷入“撮合難、交易難”的困境，像一個努力卻總難促成姻緣的“紅娘”。

痛點一：供需“雞同鴨講”。平臺如同農貿市場，數商擺出各種數據“原材料”，但需求方需要的是可直接應用的“菜肴”。缺乏深加工與場景化封裝能力，導致供需嚴重錯配。

痛點二：平臺“重建設、輕運營”。許多項目的驅動邏輯停留在“建平臺”本身，驅動方關注立項、招標、建設、驗收，項目款到手即視為完成。平臺建成后是否有真實交易、能否自我造血，常被拋在腦后。

痛點三：核心能力“瘸腿”。平臺往往缺乏“需求翻譯”能力（將模糊業務愿望轉化為具體數據需求）和“組織交付”能力（協調多家數商，交付完整解決方案）。沒有這些能力，平臺就只是“信息中介”，無法降低交易的綜合成本。

面對這些挑戰，產業界持續探索符合數據基本特征和數字經濟發展規律的新范式。一種數據治理和流通的新范式——使用權和所有權分離正逐漸成形。這一形式，超越了數據私權化與數據公有化的傳統路徑，不再追問“數據到底屬于誰”，轉而聚焦“誰有權使用數據”，以數據資源的最大化利用為目標。

孫會峰認為，分離不是為了制度設計而設計，而是為了提升數據使用效率、實現商業價值。“數據要素化的關鍵，在于通過市場化機制，讓數據在安全合規的前提下流動起來、用起來。”

他提出了一條務實的路徑：在制度保障與安全底線之上，推動數據所有權與使用權的分離，通過面向場景的商業化探索，形成可持續的利益協同機制。

在此過程中，央國企及各地數據集團可扮演“底座”角色，承擔類似土地一級開發的職能——負責數據資源的基礎整合、治理與安全托管；大量中小企業則可在二級、三級開發中發揮創造力，將原始數據轉化為面向場景的數據產品與服務。

“沒有大型主體，政府與公共數據的開放通道難以建立；但若僅停留在‘賣原料’式的原始數據調用，每調一次收費幾分錢，則無法真正釋放數據價值。”孫會峰說。

回歸本質

從“建平臺”到“促交易”

當前，各類數據交易平臺或可信數據空間紛紛涌現，但其核心使命往往被忽略：平臺的核心使命不是技術搭建或數據上架，而是真正促進交易閉環、實現價值流通。

孫會峰指出，許多平臺將重心放在引入數商與用戶的數量上，認為規模即成功。“然而，如果平臺僅扮演‘數據黃頁’角色，交易實際仍發生在線下，與平臺關聯微弱。衡量平臺價值的關鍵，不是上架了多少產品，而是實際促成了多少交易。”

對數商而言，核心訴求不是上架，而是持續訂單與交易量提升。

對需求方而言，核心訴求不是獲取原始數據，而是獲得能夠直接支持業務決策的場景化解決方案。

因此，可信數據空間的核心競爭力，首先在于運營能力——理解行業、洞察場景、組織供給、促成交易；其次才是底層技術能力。技術是實現手段，但若沒有清晰的商業需求與運營模式，再先進的技術也難有用武之地。

未來的方向已然清晰：

?以運營為導向，建立專業化團隊，深耕垂直行業；

?以場景為牽引，主動對接需求，組織數據產品與服務；

?以交易為核心，設計合理的利益分配與激勵機制，讓所有參與方都能從生態中獲益。

信任，是數據文明社會的基石

當前，隨著大模型越發深入產業，行業共識正在形成：模型的效能天花板，并不完全取決于算法本身，而更依賴于高質量、高知識密度的數據集與領域知識庫。開放數據已被廣泛挖掘，真正具有壁壘的閉環數據與行業知識，往往以私有化部署的形式存在。

在大模型時代下，如何讓這些寶貴的私有數據在供需雙方之間可信流通，將是一個重要命題。這為可信數據空間提出了更高也更急迫的訴求，可信數據空間必將經歷一場從“建系統”到“建信任”的深刻轉型。

唯有當數據在流動中創造價值，在共享中分配收益，在協同中建立信任，我們才能真正走出數據的“霍布斯叢林”，步入一個繁榮、有序、可持續的“數據文明社會”。