可信数据空间建设：万亿市场的掘金地图与实战指南

国家《可信数据空间发展行动计划（2024—2028年）》的出台，标志着数据要素流通从“概念验证”迈向“规模化落地”。

据IDC预测，到2028年，中国可信数据空间市场规模将突破5000亿元，带动上下游产业链价值超万亿。

面对这一历史性机遇，从业者如何精准定位、深度参与？本文将拆解行业核心逻辑，提供可落地的盈利策略与参与路径。

一、核心机会：从技术到生态的“金字塔”模型

可信数据空间的本质是构建多方协作的信任机制，其价值释放呈现“技术底座→场景应用→生态协同”的递进关系。从业者可基于自身资源，选择不同层级的切入点：

1. 技术底座层：解决“如何安全流通”

关键技术需求：

隐私计算：联邦学习、多方安全计算（MPC）、可信执行环境（TEE）等技术确保“数据可用不可见”。

区块链：实现数据存证、授权追溯与智能合约自动分账。

数据标识与治理：统一数据编码（如Handle系统）、元数据管理、数据质量评估工具。

案例与盈利模式：

技术输出：深圳某科技公司为某省能源数据空间提供基于TEE的隐私计算模块，单项目收入超3000万元。

标准化产品：将技术封装为SaaS服务（如API调用按次计费），某区块链公司通过数据存证服务年营收破亿。

从业者建议：

技术厂商需与行业头部场景方合作打磨解决方案（如医疗数据空间对隐私计算时延要求极高），避免“技术空转”。

关注国家数据局主导的技术标准制定（如《隐私计算互联互通协议》），抢占合规先机。

2. 场景应用层：挖掘“数据×业务”的乘数效应

高价值场景解析：

关键策略：

“需求倒推”开发：优先选择政策强驱动（如医保控费）、付费意愿明确（如金融风控）的场景。

设计分成机制：与数据提供方约定收益比例（如数据使用方支付费用的30%归提供方，10%归平台）。

3. 生态协同层：打造“数据流通网络”

核心要素：

城市级枢纽：整合政务、企业、社会数据，提供统一API市场（如宁波公共数据开放平台已上线300+数据产品）。

跨境通道：通过“数据海关”实现合规出境（如海南自贸港试点跨境数据空间，服务东南亚电商物流）。

盈利模式创新：

数据银行：借鉴贵阳模式，企业将数据存入“银行”，按调用次数获得收益，平台收取托管费。

数据资产证券化：某工业互联网平台将设备运行数据打包为ABS产品，融资2亿元。

二、五大盈利模式的实战拆解

模式1：技术服务与平台运营

细分路径：

技术订阅：按数据流量或计算节点数收费（如某隐私计算平台年费=基础10万+0.5元/万条数据处理费）。

联合运营：与地方政府成立合资公司，共享数据交易佣金（如某东部城市数据交易所年分成达1.2亿）。

避坑指南：

避免陷入定制化项目陷阱，需提炼可复用的技术模块（如通用型数据确权工具）。

平台运营方需建立“冷启动”机制，初期可通过免费数据清洗服务吸引供给方入驻。

模式2：数据产品开发

产品设计方法论：

标准化：将非结构化数据（如文本、图像）转化为API、评分模型等即插即用产品。

场景化：某旅游数据公司结合景区客流量、交通数据，推出“实时拥堵指数”产品，景区按年订阅。

定价策略：

阶梯定价：前1000次API调用免费，后续按0.1-0.5元/次计费。

对赌分成：与客户约定，若数据产品助其增收超100万，则收取20%超额收益。

模式3：合规服务

服务清单：

合规审计：按数据空间节点数收费（如单个节点年审费用5万元）。

跨境牌照代办：协助企业申请数据出境安全评估，单项目服务费10-30万。

案例：某律所组建“数据合规团队”，为跨国车企提供跨境传输方案，年收入增长200%。

模式4：生态合作

资源整合策略：

加入产业联盟：如中国信通院发起的“可信数据空间推进计划”，会员可优先参与标杆项目。

开发者激励：开放平台接口，举办数据应用创新大赛（获奖团队可获订单优先权）。

模式5：数据金融

创新产品：

数据质押融资：某电商平台以用户画像数据估值1亿，获得银行贷款6000万。

数据保险：承保数据泄露、模型偏差等风险，保费率为数据资产价值的0.5%-2%。

三、从业者参与指南：四步抢占生态位

第一步：定位核心角色
（角色图谱示例：技术供应商→平台运营方→数据经纪人→应用开发商）

第二步：匹配资源能力

技术方：需具备隐私计算、区块链等专利，或通过合作补齐技术栈（如与高校共建实验室）。

数据源企业：梳理高价值数据目录（如物流公司的车辆轨迹数据），申请数据资产登记。

第三步：选择落地场景

试点城市清单：优先选择国家数据局公布的20个“可信数据空间先行区”（如上海、深圳、贵阳）。

场景优先级矩阵：政策支持度、数据供给密度、商业化周期三维评估。

第四步：设计商业闭环

短期：通过项目制验证模式（如为某三甲医院搭建数据共享平台）。

长期：沉淀标准化产品，拓展订阅制收入（如某工业数据平台70%收入来自年费）。

四、未来竞争：三大决胜点

技术融合能力：AI Agent+数据空间将催生智能决策服务（如自动生成供应链优化方案）。

生态绑定深度：与行业龙头、地方政府共建联合实验室，形成排他性合作。

合规敏捷性：建立动态合规体系，快速适应各地数据分类分级规则差异。

结语：可信数据空间绝非简单的“数据搬家”，而是重构生产关系的系统性工程。

从业者需以“技术+场景+规则”三轴驱动，在万亿市场中开辟自己的“数据领地”。

注：文中数据来源于国家数据局、IDC报告及企业访谈，已做脱敏处理。

来源：中科儒钧数据，原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/mDS60vtkmdY7d1ke9z1bqg