金思宇（中国智库高级研究员、经济学家）

2026年10月20日，国家数据集团有限公司成立大会在河北雄安新区举行。中共中央政治局常委、国务院副总理丁薛祥出席并为公司成立揭牌。丁薛祥指出，组建国家数据集团有限公司，是以习近平同志为核心的党中央从全局和战略高度作出的重要决策部署，对于充分把握人工智能发展先机、加快建设数字中国、构筑国家竞争新优势具有重要意义，要求公司坚持以习近平新时代中国特色社会主义思想为指导，扎实做好组建运营各项工作，努力打造世界一流数据科技企业；强调国家数据集团要增强使命担当，统筹发展和安全，深化数据要素服务，加快数据基础设施建设，加强关键核心技术攻关，着力在数据领域发挥战略性、引领性、支撑性作用；要完善公司治理、聚焦主责主业，健全运营管理体制机制，把党的领导贯穿企业组建发展全过程各方面，推动党建和业务深度融合；要求各有关部门加大支持力度、有关地方做好要素保障、相关企业协同合作，凝聚促进数据产业发展的强大合力。

从制度演进的脉络来看，国家数据集团的组建并非孤立事件。2023年国家数据局成立，承担基础制度供给与宏观政策设计的职能；国家数据集团则以市场化、专业化为导向，承接数据资源开发利用的具体运营与落地任务。“局—企”分工架构的形成，标志着我国数据要素治理从“搭框架、定规则”的第一阶段，进入“建能力、出实效”的第二阶段。集团总部设于雄安，与雄安所承载的改革先行先试功能形成叠加：数据要素领域长期悬而未决的产权运行机制、收益分配规则、可信流通范式，恰恰需要一个具有制度容错空间和改革集成能力的空间载体来率先突破。当前全球数智竞争的重心已从单一技术比拼转向“数据—算法—算力—场景—制度”的综合体系竞争，中国面对的治理命题，是如何在国家统筹与市场活力之间、在安全底线与流通效率之间找到可持续的制度均衡。国家数据集团的意义，正在于以组织化的战略力量回应这一命题。

一、统筹开发全域数据资源：从“规模积累”转向“结构性有效供给”

数据被誉为数字时代的“新石油”，但数据的战略价值不取决于存储总量，而取决于面向特定智能任务的结构性有效供给能力。算力壁垒在相当程度上已被技术创新和开源生态所消解，高质量数据的系统性匮乏正在成为制约人工智能能力跃升的首要瓶颈。从最新进展看，我国高质量数据集建设已进入快速扩容期：截至2026年8月，全国累计建成高质量数据集超过12.6万个，总体量超过1815PB，较2026年3月增长超过89%；72家行业链主单位建成高质量数据集超45PB，覆盖高价值场景超759个。这些数字表明，“从无到有”的起步阶段已经跨过，但“从有到优、从散到合”的结构性跃升远未完成：高质量数据集在工业长尾场景、具身智能交互数据、低空经济时空数据等前沿方向的供给依然薄弱，数据标注产业的“作坊化”特征尚未根本改变。

国家数据集团的首要任务，是将数据资源统筹从数量积累逻辑推进到结构性供给逻辑。第一个层面是标准层的统一：公共数据、行业数据、企业数据长期分属不同主体，采集口径、治理规范、脱敏标准、分级分类框架各自为政，异构数据难以直接汇聚为可训练、可推理的资产。集团依托国家级平台建立覆盖采集、治理、脱敏、分级、标注的全链条标准体系，实质是在为全国数据资源铺设一套“可互操作的语法”，使碎片化存量转化为具有训练价值的标准化增量。第二个层面是前沿场景的定向补缺：具身智能所需的物理交互数据、低空经济所需的立体空间运行数据，具有高度场景专属性，无法从既有互联网数据中简单“萃取”。集团需要以链主机制为牵引，在前沿领域率先建立“场景定义数据、数据驱动模型、模型反哺场景”的闭环供给范式，使数据开发与国家人工智能战略的前沿布局形成精准咬合。

二、深化要素市场化配置：从“资产身份确认”走向“价值实现闭环”

数据要素改革的核心命题，始终不在“汇聚”而在“转化”。近年来，数据资源入表与资产证券化取得了可观测的制度进展：截至2026年5月，A股134家上市公司披露数据资源入表，合计金额38.6亿元，入表企业数增长35.3%、金额增幅达76.4%；数据资产ABS申报规模合计接近2000亿元，全国首单纯数据资产ABS以独立质押物身份完成发行，认购倍数达3.72倍。这些突破表明，数据要素市场化已经跨过“能不能做”的观念门槛。

但更深层的问题在于：入表解决的是“资产身份”，尚未解决“价值实现”。A股上市公司平均入表金额仅在一两千万元量级，2026年一季度入表金额和家数较上年末有所回落，说明数据资产从“可确认”走向“可定价、可规模化交易”仍有显著距离。数据资产的估值高度依赖应用场景与模型适配性，同一份数据在不同AI训练任务中的边际价值可能相差数个量级，传统成本法或市场法难以捕捉其复用性、非竞争性和场景依赖性。国家数据集团在这一环节的战略价值，不在于充当交易中介，而在于以国家级基础设施和运营实践为依托，推动形成分层分类的价值发现机制：对公共数据，建立“授权运营—场景适配—收益反哺”的公共价值循环；对行业数据，形成“链主牵引—标准定价—跨域流通”的产业价值循环；对社会数据，探索“可信空间—计量计费—合规流通”的市场价值循环。其核心指向，是破解长期存在的“供数者无收益、用数者难合规”的结构性激励失衡，使数据要素的乘数效应从理论推论转化为可观测、可复用的产业绩效。

三、攻坚核心技术与新型基础设施：以“可信流通能力”定义数据基础设施的实质

全球数据治理存在三条差异显著的路径：欧盟以权利保护为基底构建规则性权力，美国倚重市场驱动和部门化立法，中国则形成国家统筹与安全可控并重的治理架构。中国的路径选择决定了，数据基础设施建设不能简单复制以“流通优先”或“市场自发”为默认前提的模式，而必须从一开始就将安全与流通的同步实现作为技术架构的核心约束条件。

这正是“可信数据空间”与隐私计算技术路线群的战略意义所在。国家数据局先后部署隐私保护计算、区块链、可信数据空间、数场、数联网、数据元件六条技术路线，两批先行先试累计覆盖15个行业、43个城市，协同1.9万个生态主体，落地超270个应用场景，并在此基础上吸纳数据编织、数据网格、本体论等前沿方向。当前的工作重心已从“建起来”转向“用起来”，强调技术路线动态优化升级与标准体系健全。数据基础设施的本质不是存储与算力的物理堆叠，而是在不可信环境中构造可信流通秩序的技术制度复合体。如果隐私计算、可信执行环境、密态计算等核心能力不能收敛为标准化、低门槛、可规模化部署的公共技术底座，大规模合规流通就始终只能停留在试点层面。国家数据集团的使命，是将技术攻关与基础设施运营置于同一组织逻辑之下：在真实业务场景中识别哪些技术组合能够同时满足安全审计、性能约束和跨域互操作要求，进而将可收敛的组合固化为标准规范，引导分散试点走向统一架构。只有数据基础设施具备“可信流通”的内生能力，人工智能的自主可控才拥有真正意义上的数据底座，而非建立在外部供给和技术依赖之上的表层繁荣。

四、构建协同共治的产业生态：以治理结构保障“战略引领”与“市场活力”的平衡

数据产业的强协同、跨领域属性，决定了任何单一主体都无法独立完成全链条生态建构。央视新闻明确，国家数据集团成立后将在有关部门指导下“加强央地联动，深化产业协同，推动能力共用、经验共享、业务共拓，共同做大数据价值、做强数据产业、做优数据生态”。这一定位的关键，在于处理好“战略引领”与“市场活力”之间的制度均衡：集团承担定标准、搭平台、建底座、立规则的“公共品供给”职能，这些职能具有显著正外部性和长回报周期，难以完全由市场主体自发提供；但如果业务边界过度延伸至可直接商业化的应用层，就可能对中小创新主体形成挤出效应，反而抑制产业的多样性与竞争性。

因此，治理结构的设计比业务范围的划定更为根本。党的领导贯穿企业组建发展全过程，其治理功能不仅在于保证国家战略导向，更在于提供一个超越短期市场绩效的评价坐标系：在经济效益、安全责任与公共使命之间建立制度化的权衡机制，防止企业在市场化运营中滑向单纯的利润最大化逻辑而偏离主责主业。集团的成功标准，不应是自身占据多少市场份额，而应是它降低了多少市场主体的进入成本、提升了多少跨域流通的效率、催生了多少可复制推广的制度经验——成为一个真正的使能型战略平台，而非新的层级化中心。

国家数据集团的成立，是中国在数智时代治理逻辑上的一次自觉选择。它回应的制度难题具有普遍性：当数据同时承载经济价值、安全利益和公共属性时，国家应以何种组织形态介入其开发与配置，才能在“统”与“放”、“安全”与“发展”之间维持可持续的动态平衡。雄安新区的改革试验功能与国家数据集团的运营使命在此交汇，为这一平衡的求解提供了一个具有中国特色的实践场域。

数据要素赋能人工智能、培育新质生产力，归根结底是一个制度能力命题。结构性有效供给的深化、产权与定价机制的闭环、可信流通能力的收敛、战略引领与市场活力的治理均衡——这四个维度上的进展，将共同界定中国在下一轮全球数智竞争中制度优势的真实厚度。国家数据集团的价值，最终要由它在多大程度上使数据这一新型生产要素真正融入中国式现代化的生产力跃升进程来衡量。这条道路的探索刚刚展开，但其制度逻辑的指向已经清晰：以组织的战略理性，为市场的创新活力开辟可预期、可信赖、可持续的制度空间。

作者金思宇系中国智库高级研究员、经济学家