一场不对称的繁荣正在上演。

2022年11月，ChatGPT横空出世，仅用两个月用户破亿；2024年开年，Sora的文生视频让普通人惊叹于AI的创造力；2025年开年，随着deepseek火爆全球，各大厂、多地政务部门纷纷接入，在医疗助手、无人驾驶、智能客服、智慧政务等领域已全面渗透。

AI的“普惠化”似乎在一夜之间完成——但同一时期，被称作“数字经济石油”的数据要素，却始终没有诞生一个全民熟知的产品，甚至没有一家出圈的公司。

这种反差背后，是两种技术路径的本质差异：AI是技术的“显性表达”，而数据交易是价值的“隐性基建”。

AI的普惠化应用直接面向C端消费者，通过直观的交互和可见的效果，如生成一张图、回答一个问题等，可快速建立认知；而数据交易则更多在产业链企业B端中游运作，涉及数据采集、确权、定价、流通等复杂环节，普通C端用户几乎无法感知其存在。

数据要素，为何离普通人那么远？

老生常谈的问题一直未有定论， “看不见的手”与“算不清的账”一直再各大论坛议题中上演。

数据交易的核心矛盾在于：数据究竟是谁的？值多少钱？个人产生的行为数据、企业积累的运营数据、政府机构掌握的公共数据，其所有权和使用权至今缺乏法律和市场的统一界定。很久之前的疑虑，某电商平台的用户浏览记录，平台是否有权将其作为商品出售？若用户主张权益，如何量化补偿？这些问题直接导致数据交易的“信任缺失”和“流动性不足”。

贵阳大数据交易所早在22年5月就系统性发布了标准化交易规则，但数据的非标属性（如金融数据与医疗数据的价值差异）仍让定价机制难以统一。

国家数据局数据，2024年，全国数据市场交易规模预计超1600亿元，同比增长30％以上，其中场内市场数据交易（含备案交易）规模预计超300亿元，同比实现翻番。北京、上海、浙江、广州、深圳、海南、贵阳等地重点数据交易机构上架产品1.6万多个、数据交易（含备案交易）总额超220亿元，同比增长80%。

看似的交易繁荣如何延展至市场普及，还需要更多的工作。

为保护隐私，数据交易常采用隐私计算、联邦学习等技术，确保数据在流通中“可用不可见”。但这种技术门槛使得交易过程变得“黑箱化”——买方无法直接验证数据质量，数据的真实性和完整性难以评估，卖方担忧数据泄露，最终导致交易效率低下。

尽管国家推出“东数西算”工程、各地设立数据交易所，但政策落地与市场需求尚未完全匹配。一方面，政府主导的数据交易所（平台）更关注合规性和安全性，产品上架、交易流程繁琐；另一方面，企业间私下交易因效率高而盛行，却缺乏监管，易形成“灰色地带”。这种割裂让数据交易市场难以形成统一生态。

数据交易，需要一场出圈的“革命”

抛开各项制度建设不谈，真正的出圈，需要一个“数据+”的全民认知场景，需要一场“用户教育”。如何将个人健康数据可用于定制保险，出行数据可优化城市交通等等这些场景，用潜移默化又容易理解接受的方式让普通人意识到数据的价值。此外，可探索“数据分红”模式，如用户授权平台使用数据后，获得现金或服务奖励，这点北京国际大数据交易所已再做探索。

2023年12月，北数所推出“数据授权平台-微信小程序版”，通过实名注册，可以让每个主体都能了解自己名下的数据目录，并通过对数据使用的逐笔逐场景授权操作，替代当下普遍存在的“一揽子授权”现象，实现“我的数据我做主”。据介绍，通过这种授权操作，个人及企业主体还可以获得一定比例的数据流通收益，真正把数据资源变成了数据资产，数据被使用得越多，个人及企业获得的收益就越高，动一动手指，收益即可入账。

除此“用户教育”之外，还需要在交易行为上尽量的“轻量化”，是否也可考虑通过deepseek的辅助，智能精准的匹配数据供需双方？

最终也要在底层制度上建立数据确权与价值评估体系，数据必须像土地、专利一样被明确产权。例如，欧盟《数据治理法案》要求企业对用户数据的使用需透明化并共享收益，这种模式或可借鉴。同时，需引入第三方评估机构，对数据质量、应用场景、潜在价值进行标准化评级。

数据交易的“出圈”或许不在今天或明天，但一定在路上。

AI的爆发得益于技术的“直接可见性”，而数据交易的成熟需要更漫长的生态构建。它不仅是技术问题，更是生产关系和社会信任的重塑。当普通人能像买卖股票一样交易数据权益，当企业能像采购原材料一样购买数据服务，数据要素的真正价值才会释放。