news 2026/10/16 10:56:02

“数据难确权”,正在变成伪命题

作者头像

张小明

前端开发工程师

1.2k 24
文章封面图
“数据难确权”,正在变成伪命题

《“数据难确权”,正在变成伪命题》
——数据值钱的前提,不是更多,而是更清楚



过去十年,企业比拼谁的数据更多;未来十年,比的是谁的数据更清楚。

先讲一枚戒指的事。

它戴在手指上,能在线互译一百二十多种语言,走到哪儿都像带了个随身翻译官。可真正值钱的不是戒指,而是它背后的“教材”:一批说着不同语言的人,对着麦克风留下的声音,加上跨领域的文本语料。

生产这类“教材”的企业,叫数据商。它们的数据集通过了合规审查和质量评估,市场也认可。可一到交易桌上,买方的第一个问题往往不是“好不好用”,而是“从哪儿来的”。

数据不缺,缺的是一张人人认可的证明。

一、麻烦藏在“复制不花钱”里

数据是极少数“用不完”的资产。我用了,你照样能用,谁都不少一分。

可恰恰因为这样,它长期难卖。它能无限复制,今天值钱明天贬值,和别的数据一混合就说不清谁是谁的。经济学叫非排他、价值易变、多元融合,翻译成人话:谁都能拿,谁都不敢买。

买方怕来源不合法、权属不清晰,卖方怕交出去等于白送。两边只能反复核验、反复谈判,拿时间去换信任。

复制的成本趋近于零,信任的成本却居高不下。

二、登记真正登记的是什么

全国统一的数据产权登记体系,前不久正式运行。通俗地说,就是给数据这种无形资产出一张“身份证明”,写清三件事:谁持有,能拿来干什么,谁可以用。

一张凭证,三种用途,核心只有一个词:证明。流通交易时,它是权属证明;数据入表、融资、入股时,它是合法持有或控制的证明;申请企业培育等支持政策时,它是数据家底的证明。

它为什么能同时松动交易的两端?供给方知道数据交出去后仍有出处可查,供数意愿上来了;需求方知道来源可以核验,用数成本降下去了。

更关键的是“全国统一”四个字。一地办好,全国认可,不用重复登记;公众一站式查询,不用分头核验。

信任第一次从“点对点地谈”,变成了“网络化地查”。

三、一个数字,三个城市

系统上线首日,就有五十六份登记凭证向社会公示。

数量不算多,分布却很说明问题:集中在信息传输与软件服务、交通运输与仓储邮政、科研与技术服务、卫生和社会工作等行业。这与当前数据流通最活跃的领域基本重合。

需求不是政策凭空造出来的,而是场景早就在排队。

首批登记机构选在北京、上海、广东,理由也朴素:三地承担了相关改革任务,数字经济底子厚,在登记流程和凭证应用上已有先行经验。先在经验最厚的地方跑通,再铺成全国一张网。制度落地讲究的是稳,不是快。

制度从不创造需求,它只是让早就存在的需求敢于浮出水面。

四、发了证,数据就自动值钱了吗

当然不会。这里必须踩一脚刹车。

凭证证明的是权利,不是价值。数据有没有用、质量稳不稳、能不能满足具体需求,仍要经过实际检验。拥有庞大数据库的企业未必天然占优,能提供来源清晰、质量可靠、用途明确的数据产品,才更容易拿到信任。

眼下还有三道坎,每一道都有解法。

规则的颗粒度:自动化程序收集的公开数据、衍生数据,有了统一审查原则,更细的标准还要专家学者共同打磨。公开可见、可以采集、可以加工、可以交易之间,不能简单画等号。

人才的稀缺度:登记审查横跨数据技术、法律法规、合规风控,既要懂业务,也要懂法律,还要有实战经验。这类复合型人才培养周期长,所以格外缺。

市场的认知度:不少企业对登记成本、凭证效力、安全合规仍有顾虑,宁可先看别人怎么办。

出路也已经明确:结合实践细化规则、升级系统,培养复合型人才,并推动凭证在司法、金融领域获得更广泛采信。当法院认它、金融机构接受它,它就不再是一张纸,而是一种通行能力。

制度落地的标志,从来不是发证那一天,而是证被用起来那一天。

五、企业现在能做的三件事

先盘点。把手里的数据按来源分类:自己生产的,授权取得的,自动化收集的公开数据和衍生数据。越往后一类,越要提前留好依据。

再登记。审查过程本身,就是一次企业数据治理的体检,顺便把来源、处理、授权链条全部理清。

后算账。把登记成本,与此前反复核验、反复谈判的隐性成本放在一起比。账算清楚,决策自然清楚。

对个人来说,信号同样明确:懂业务、懂法律、能审数据的复合型人才,还没有成为热词,但缺口已经摆在那里。

规则细化的过程,就是红利分配的过程;等它成熟,红利也成熟地分完了。

六、一个更大的判断

土地确权之后,才有了房地产市场;股权登记之后,才有了资本市场。每一轮要素市场的诞生,起点都是一张被共同认可的凭证。

数据要素市场正走在同一条路上。凭证不是终点,是入场券。

有人问,登记会不会增加企业负担?恰恰相反。不确权的自由,是谁都能拿、谁都不敢买的自由,那不叫自由,叫荒地。

这轮数字经济真正的分水岭,不在谁有更多数据,而在谁的数据更早有了身份。

数据时代的护城河,不是你囤了多少,而是你能证明多少。

(唐加文,笔名金观平;本文成稿后,经AI审阅校对)

版权声明: 本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系邮箱:809451989@qq.com进行投诉反馈,一经查实,立即删除!
网站建设 2026/10/16 10:55:27

vLLM高吞吐推理:本地部署LLM的显存优化与高并发实践

1. 项目概述:为什么本地高并发推理服务正在成为刚需最近在好几个实际项目里,我都遇到同一个问题:模型越做越准,但一上线就卡顿。不是模型不行,是推理服务扛不住并发——用户同时发来20个请求,响应时间直接从…

作者头像 李华
网站建设 2026/10/16 10:54:03

Halcon车牌识别实战:传统图像处理搞定定位与字符分割

直接上结论:Halcon做车牌识别,比很多人想象中要简单得多。不管你是刚入行机器视觉的工程师,还是学校里头一次接触Halcon做课程设计的同学,“基于Halcon的简易车牌识别”都是一个非常合适的练手项目。它不依赖深度学习、不需要训练…

作者头像 李华
网站建设 2026/10/16 10:54:03

Promise.race、all、allSettled区别与异步并发选型指南

深入剖析Promise.race、Promise.all和Promise.allSettled的区别如果你写过一点异步代码,肯定遇到过这种场景:多个请求同时发出去,要么全等、要么等最快那个、要么不管成功失败都要拿结果。Promise.all、Promise.race、Promise.allSettled这三…

作者头像 李华
网站建设 2026/10/16 10:53:30

JCache缓存驱逐与过期:触发机制、底层差异与生产实践

最近有小伙伴在准备面试时问到我:JCache(JSR-107)里缓存驱逐(Eviction)和缓存过期(Expiration)到底有什么区别?我反问他怎么理解,他说“驱逐不就是把过期的删掉吗&#x…

作者头像 李华
网站建设 2026/10/16 10:53:03

RAGFlow本地RAG框架:开箱即用的文档问答系统

简介:RagFlow-main 是一个面向大模型研发与工程化实践的开源框架代码库,适用于AI算法工程师、深度学习开发者及高校科研人员,聚焦于流图驱动的大规模模型训练与部署优化。资源包含564个文件,以97个Python核心模块、95个TypeScript…

作者头像 李华
网站建设 2026/10/16 10:53:01

MCP实战:为Claude Code接入Google实时搜索

Claude Code 用久了,最让人难受的不是它写代码的能力,而是它查不到新东西。模型的知识有截止时间,你问它某个库的最新版本、某个报错的最新解法、某个框架刚发布的新接口,它只会基于记忆和推理来回答,经常给出一个看起…

作者头像 李华