“十五五”规划建议提出，健全数据要素基础制度，建设开放共享安全的全国一体化数据市场，深化数据资源开发利用。国家数据局多次发声，呼吁全社会加大对数据领域的投入，着力培育“为数据付费买单”的市场意识。这一倡导，不仅是对数据要素市场化配置的顶层指引，更是打通数据价值转化堵点、构建健全数据要素市场的关键一步。多位专家将深入解读数据资源开发利用的市场培育逻辑与实践路径。
随着人工智能技术从“以模型为中心”向“以数据为中心”转变，高质量数据已成为决定AI系统能力上限、驱动产业智能化升级的核心要素。在此背景下，培育数据付费意识，建立健全科学高效的付费机制，不仅是深化数据要素市场化配置改革的关键举措，更是“十五五”时期全面实施“人工智能+”行动的重要保障。
数据付费是激活“人工智能+”新动能的必然要求
数据的价值并非蕴藏于静态存储之中，而是在具体应用场景中被激活和创造，只有当市场愿意为高质量数据支付合理费用时，其潜力才能充分释放。
在人工智能迈向高质量发展的重要阶段，加快培育“为优质数据付费”的市场意识尤为迫切。这不仅关乎能否构建健康、可持续的商业模式，更关乎我国能否在数智时代把握发展主动权、塑造竞争新优势。在“人工智能+”行动全方位赋能千行百业的进程中，数据付费机制发挥着不可或缺的基础支撑作用，这一机制的战略意义主要体现在以下三个层面:
首先，付费机制是破解数据要素市场化核心瓶颈、保障优质数据持续供给的内生动力。当前，数据要素市场面临“柠檬市场”效应的严峻挑战。建立付费机制，通过“按质定价、优质优价”的价格信号，能够精准回报数据生产者的智力与资本投入，形成“价值创造－市场回报－再投入”的良性循环，从而从根本上破解高质量数据供给不足的瓶颈。
其次，付费机制是实现数据价值科学量化、引导资源高效配置的核心工具。数据价值具有高度的场景依赖性，脱离具体业务场景，其价值难以衡量。一个清晰合理的付费机制，本质上是数据价值的“市场标尺”。它要求构建并推动建立覆盖数据完整性、准确性、合规性及场景适配度的分级评价体系。在此基础上，通过市场交易形成的价格，能够清晰反映不同行业、不同用途数据的真实需求与价值，从而引导数据要素向最能创造价值的应用场景流动，提升全社会的资源配置效率。
最后，付费机制是夯实人工智能产业根基、规避安全风险的制度保障。如果缺乏合理的付费激励，将导致高质量数据供给不足，从而使模型训练被迫过度依赖大量免费但噪声大、质量参差不齐的开源网络数据。这或将导致模型性能退化、产生事实错误乃至社会偏见加重等问题，陷入“低质数据训练低能模型”的恶性循环。付费机制促使需求方为高质量、高知识密度的数据支付合理对价，从源头激励高质量数据集的产出，为“人工智能+”的可靠、可信、安全发展奠定坚实的数据基础。
培育数据付费意识，建立数据付费新生态
未来，可围绕“量化价值、保障流通、激励应用”三大核心，系统构建数据付费新生态。
一是构建以科学评估与贡献认定为基础的动态定价机制。一是建立质量认证体系。制定全国统一的数据质量标准，引入第三方机构进行评级认证，为数据贴上可信的“质量标签”，让买家能清楚辨别数据优劣；二是创新定价模式。可推行“基础成本+场景价值”的灵活定价方法，基础部分覆盖数据处理成本，增值部分则根据数据在不同用途中创造的实际效果来调整三是用技术量化贡献。通过算法评估不同数据对最终成果的具体贡献度，实现“谁的数据贡献大，谁就获得更多收益”，使定价有据可依。这样既能激励生产者供出优质数据，也能让使用者放心付费，形成良性循环。
二是完善以可信数据基础设施为支撑的安全流通体系。安全可信的流通环境是数据敢于交易、乐于交易的前提。一是建设国家级安全流通平台。融合隐私计算等技术，确保数据在“可用不可见、用途可管控”的前提下进行流通，为交易提供可靠的基础设施；二是发挥公共数据的“定价锚”作用。通过落实公共数据授权运营政策，形成公开透明的政府指导价。这既能规范市场定价，也能以高质量供给激活社会需求；三是培育专业的数据服务生态。支持数据服务商、合规服务机构的发展，提供从加工、审核到交易的全链条服务，降低供需双方的合作门槛与交易风险，让数据流通更顺畅、更可信。
三是深化以价值实现为牵引的应用场景培育。要让数据价值“看得见、摸得着”，关键是把数据用在实际场景里创造效益。一是打造示范标杆。在医疗、金融等重点领域，由政府和企业共同打造一批示范项目，用实际效果证明数据能切实提升效率、解决问题；二是激发企业动力。引导企业，特别是大型企业，将数据视为核心资产进行管理，并通过“数据资产入表”在财务报表中体现其价值，从而增强企业购买优质数据服务的内在动力；三是构建创新生态。鼓励产学研合作，建立联合实验室，并通过举办数据竞赛、发布需求清单等方式，持续开拓新的数据应用场景，扩大市场空间。只有让数据在应用中持续产生回报，才能形成“愿付费、敢投资”的良性循环。（作者系中国电信研究院战略所副主任分析师）
