行业洞见 | 数据市场发展的新特点新变化新趋势

数据内容从BI全面转向AI

在数字经济蓬勃发展的当下，数据处理与应用领域正经历着一场深刻变革，数据内容从传统的BI（Business Intelligence）全面转向AI，这一转变具有里程碑意义。

BI诞生于信息化、数字化时代，专注于对业务数据的统计分析，通过构建可视化报表与多维分析模型，为企业在征信评估、风险防控、精准营销等环节提供决策依据，助力业务发展。其处理对象以结构化数据为主，如数据库中的表格、财务报表等，通过标准化的查询与分析，挖掘数据背后的规律与价值。

而AI则是智能化时代的核心驱动力，它将触角延伸至更广泛的知识领域。AI不仅处理结构化数据，更擅长攻克非结构化数据的 “堡垒”，像文本、图像、音频等复杂数据类型。通过对基础知识、专业知识、业务知识进行细致标注，为人工智能和大模型提供丰富的训练素材，使其能够模拟人类思维，提供诸如智能客服、智能推荐、决策辅助等智能化服务。

如今，我们正处于从数据化向智能化快速升级的关键阶段，大模型领域化能力成为推动几乎所有产业智能化转型升级的核心。在这一浪潮下，AI数据因其对复杂信息的深度挖掘与学习能力，取代BI数据，成为数据要素的核心主题，引领各行业迈向智能新时代。

数据从传统AI浅层标注转向高质量深度标注

在人工智能技术飞速发展的当下，数据标注正经历着从传统浅层标注向高质量深度标注的深刻转变，这种转变体现在多个关键层面。

✓ 数据内容升级：小模型时代的数据需求相对单一（如人脸识别）。如今，语言大模型依赖图书、文献、论文等高质量文本；多模态大模型需要电影、电视、戏曲等多元数据，来源更权威，价值更高。

✓ 标注方式深化：大模型时代要求模态间对齐标注，传统的简单标记已无法满足需求。如书法作品需专业赏析描述，音乐需解析意境，数学题需深度解答。在具身智能、低空经济等新兴领域，专业数据规划与深度标注更是刚需。

✓ 数据规模激增：大模型对数据的需求呈指数级增长。海量数据成为训练模型的基石，支撑模型学习更复杂的模式和规律。

✓ 质量标准多维化：评估不再仅看标注精度，而是从准确性、完整性、多样性和干净性等多维度综合评判。唯有满足高标准的数据，才能为大模型提供坚实支撑，助力其发挥强大的智能潜能。

数据市场从国内生态变成全球生态

随着国内大模型技术加速迭代，以DeepSeek、千问、豆包等为代表的本土模型能力持续突破——尤其是DeepSeek开源生态的构建，全球AI竞争格局正发生根本性转变。当前，基础大模型的研发能力主要集中在少数技术领先国家，而更多地区在应用落地时更关注本地化数据处理与服务能力的建设。这种技术发展态势正推动数据市场从封闭的单一循环，向"核心生态主导、全球协同适配"的多元化格局演进。数据要素的跨区域流动与场景化应用，正成为全球AI产业竞争的新焦点。

数据安全核心：从隐私变成了版权

在大模型训练场景下，数据安全的核心正从隐私保护转向版权治理。不同于依赖用户隐私数据的传统应用，大模型的训练基石是图书、教材、论文、音视频等"非人数据"，其安全风险更多聚焦于知识产权领域。例如，使用公开出版的教材训练模型时，核心争议已从隐私侵犯转向版权授权与收益分配。当前AI发展的关键命题，正逐步演变为如何在保障数据流通价值的同时，构建覆盖数据采集、训练、应用全链条的版权保护体系。

数据关注度：从冰山下到冰山上

数据在AI技术体系中的价值正经历“破冰式”觉醒。过去，人们对AI的认知多聚焦于算力规模与算法创新，数据作为底层支撑长期处于"冰山之下"。而在基础大模型实际应用中，90%的开发工作量与应用效果直接取决于原始数据质量与标注精度这一事实逐渐被行业认知。当各方意识到数据并非简单的"燃料"，而是决定模型上限的核心生产要素时，其重要性迅速攀升至"冰山之上"——资本开始向数据采集、清洗、标注等环节倾斜，推动形成"数据驱动算法、算法反哺数据"的正向循环。这种认知转变不仅重构了AI研发的资源分配逻辑，更促使行业从盲目追求算力军备竞赛，转向以数据质量为核心的理性发展路径，为大模型技术的可持续演进奠定基础。