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”

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。

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