可信数据空间盈利模式深度解析：现状、挑战与未来路径

可信数据空间作为数据要素市场化流通的新型基础设施，正在全球范围内引发广泛关注。随着我国《可信数据空间发展行动计划（2024-2028年）》的出台，可信数据空间建设已上升为国家战略。然而，作为一个新兴领域，其商业模式和盈利路径仍处于探索阶段。本文将系统梳理可信数据空间的盈利模式现状，深入分析当前面临的核心挑战，并基于国内外实践案例，提出未来盈利模式的发展方向与创新路径。文章将从技术提供商、数据运营方、企业用户等多方参与主体的视角，全面剖析可信数据空间的价值链构成与收益分配机制，为相关企业制定商业化策略提供参考，同时为政策制定者完善数据要素市场体系提供决策依据。

可信数据空间（Trusted Data Space）是一种基于共识规则，联接多方主体，实现数据资源共享共用的新型数据流通利用基础设施。它通过技术手段构建多方主体间的数据逻辑连接，为数据共享提供可信赖的开发环境，形成市场化协作生态，是支撑构建全国一体化数据市场的重要载体。从本质上看，可信数据空间旨在解决数据要素流通中的“不敢给、不可用、不能算”三大痛点，通过建立技术信任体系，促进数据要素的安全高效流通和价值释放。

当前，全球可信数据空间发展呈现出明显的区域特色。欧盟的数据空间更注重将各方链接起来，提供一个数据交互和清算的控制能力，更像一个数据集市；而中国的数据空间则更注重空间的运营和管控能力，通常由一个或多个实体基于业务需求建设。这种差异反映了不同地区对数据治理和价值挖掘的不同侧重点。欧盟模式强调数据主权和跨境流通，而中国模式更强调在可控环境下实现数据要素的价值转化。

从市场规模来看，IDC最新发布的《中国数据空间市场分析，2025》预测，2025年中国可信数据空间市场规模将达到30.4亿元人民币，其中城市数据空间占比超过56%。但随着数据要素的深化应用，行业数据空间和企业数据空间的增长预期将远超城市市场空间。这一预测表明，尽管当前政府主导的城市数据空间项目占据主导地位，未来企业级和行业级的可信数据空间将展现出更强的增长潜力。

从发展阶段来看，可信数据空间整体仍处于市场早期探索期。虽然欧洲早在2020年就开始建设数据空间，但大多数仍处于方案和试点阶段，商业模式尚未完全成熟。在中国，尽管国家数据局正大力推动可信数据空间试点工作，计划到2028年建成100个以上可信数据空间，但由于数据的定价、交易、盈利等机制不够清晰，尚未形成可持续发展的商业模式。

从技术架构看，可信数据空间的核心创新在于信任机制的建立。当前数据市场供需不旺的主要原因是对数据流通的不信任。可信数据空间作为安全的数据供应链，在数据提供者和数据使用者之间建立和维持信任关系，技术层面包括数字身份、数字凭证、动态信任管理等，对于数据空间中的用户、机构、数据、产品进行标识，建立动态的信任规则，建设可信的数据交互平台。蚂蚁密算推出的”密态可信数据空间”产品就是典型代表，它实现了”数据流转全链路密态化”保障，是国内首款完整实现多主体间跨域全链路管控的产品。

从应用场景看，可信数据空间已在多个领域展现出应用价值。城市数据空间主要场景包括政务数据共享、公共数据开放与授权运营、数据流通交易；行业数据空间主要场景包括企业数据获取与交付、智能物流网络、AI语料空间等；企业数据空间则主要服务于供应链金融、生产效率提升、市场敏捷反馈等需求。重庆率先启动的汽车行业与医保行业可信数据空间建设就是行业应用的典型案例。

*表：可信数据空间主要类型与应用场景*

总体而言，可信数据空间作为数据要素市场化配置的关键基础设施，正处于从技术验证向商业化落地的关键转折点。虽然当前商业模式尚不成熟，但随着政策推动、技术进步和应用场景的不断丰富，其商业化路径正逐渐清晰。下一部分将深入分析当前可信数据空间的主要盈利模式及其运作机制。

可信数据空间的盈利模式呈现多元化特征，不同参与主体根据自身定位和资源优势，形成了差异化的商业变现路径。通过对当前市场实践的分析，可将可信数据空间的主要盈利模式归纳为技术解决方案销售、数据运营服务收费、交易佣金抽成以及增值服务变现四大类，每种模式又包含若干具体实现形式。

1、技术解决方案销售模式

技术提供商通过向政府机构、行业联盟或企业客户销售可信数据空间相关的技术产品与解决方案获取收入，这是当前最为成熟的盈利模式。这类企业通常具备强大的技术研发能力，能够提供构建可信数据空间所需的全套技术栈。蚂蚁密算的”密态可信数据空间”产品就是典型代表，其技术栈包括自主研发的可信根芯片”Blade”和高性能密码芯片（硬件层）、星绽OS操作系统和星绽TEE机密计算软件栈（系统层），以及隐私保护框架”隐语SecretFlow”（应用层）。这种软硬件一体化的解决方案通常采取项目制销售，客户一次性支付产品购买和实施费用。

另一种轻量级的技术解决方案是一体机模式。蚂蚁密算通过设计插电即用的一体机，降低了政府和企业机构的部署门槛。”无论是政府还是企业机构，小规模一体机的方式的适配成本较低，硬件层面的整体安全性比纯软件的交付要高”。一体机模式特别适合中小型企业，能够以较低成本获得可信数据空间的基础能力。

技术解决方案的定价策略多样，既有高溢价专业版面向大型企业和政府机构，也有简化普惠版服务中小企业。据透露，蚂蚁密算已经将密态计算的成本压降到明文计算的1.7倍，大大降低了企业使用门槛。对于安全要求极高的场景，如绿盟科技建设的科研数据可信数据空间，使用基于国产机密计算硬件的数据安全产品对加密后的基因序列进行密态分析，这类专业解决方案通常能获得更高溢价。

标准化与定制化的平衡是技术解决方案销售的关键。长虹控股在推进可信数据空间应用时，既牵头制定《可信数据空间接口规范》等团体标准，推动技术标准化；又根据不同行业需求提供定制化解决方案，如其”虹雁”可信数据空间产品在电子信息、新能源等领域形成差异化示范应用。标准化降低研发成本，定制化提升客户价值，二者结合才能实现利润最大化。

2、数据运营服务收费模式

运营服务收费是可信数据空间最具潜力的盈利模式之一，通常采取订阅制或按用量计费的方式。运营方通过持续提供数据治理、平台维护、安全保障等服务获取稳定现金流。数秦科技的城市文旅可信数据空间建设方案就是典型案例，该方案聚焦文旅产业，通过区块链技术和可信执行环境实现数据可信流通，为产业链各参与方提供持续的数据运营服务。

运营服务的收费形式多样。基础接入费是常见形式，即参与方为接入数据空间支付的基础费用；数据托管费是针对数据提供方收取的存储和管理费用；API调用费则针对数据使用方，按照数据调用次数或数据量计费。联通数智基于线上线下一体可信操作空间的建设，全量授权接入公共数据，为数据融合开发提供资源供给保障，同步推进数据产品上架流通，这种运营模式必然涉及多层次的收费机制。

分级服务是提升运营收入的有效策略。运营方可以根据服务等级协议(SLA)的不同，提供从基础版到企业版的多层次服务套餐。基础版可能只提供简单的数据存储和共享功能，而企业版则包含高级分析、实时监控等增值功能。数梦工场建设的一体化平台提供从数据收集、处理、开发到审批、发布和监管的全流程服务，这种端到端的服务能力可以支持更复杂的收费模式。

公共数据运营正成为城市数据空间的重要收入来源。各地政府通过授权运营的方式，将公共数据资源交由专业机构开发，形成数据产品和服务后向市场提供。浪潮云联合建行、工行，基于可信数据空间打造政银融合资源专区，实现政银业务互通，这种模式既创造了社会价值，也为运营方带来了可观收入。国家数据局也明确鼓励”有条件的地方以应用场景为抓手，因地制宜推进城市可信数据空间建设和运营”。

3、交易佣金与分成模式

交易撮合是可信数据空间的核心功能之一，从中收取佣金或分成是直观的盈利方式。深圳数据交易所、长虹控股和数鑫科技合作落地的国内首笔基于数据空间技术的场内数据业务，就是交易佣金模式的典型案例。在这种模式下，平台方通常从每笔数据交易中抽取一定比例的佣金，比例根据数据价值、交易频率等因素浮动。

收益分成机制更为复杂但潜力巨大。可信数据空间可以设计多方参与的收益分配规则，按照数据贡献度、计算资源投入、算法价值等维度进行精细化分成。蓝象智联打造的机械智造行业可信数据空间，聚焦设备生产中的融资租赁、保险定价等场景，构建”数据不出域、价值可共享”的可信流通体系，这种模式下各参与方按约定比例分享业务成果带来的收益。

*表：可信数据空间交易佣金与分成模式比较*

数据资产金融化为交易分成模式开辟了新路径。长虹试点数据资产入表机制，其某供应链数据产品已质押融资1.2亿元，未来还计划推出数据信托、数据保险等金融产品。可信数据空间作为数据资产化的技术底座，可以从这些创新金融业务中获取分成收入。国家数据局也明确要”坚持由市场评价贡献、按贡献决定报酬，推动构建公平高效的数据要素价值分配机制”。

4、增值服务变现模式

增值服务是可信数据空间盈利模式的重要补充，包括但不限于数据分析、合规咨询、安全认证等专业服务。中国电子云基于自研的新一代数据智能平台和自运营”中国电子云数据港”，形成成熟的可信数据空间产品与配套方案，这些配套方案往往包含高附加值的专业服务。

数据治理服务需求旺盛。针对数据质量参差不齐的情况，IDC建议发挥大模型在数据空间中的作用，结合大模型等人工智能实现数据治理自动化，推动数据标识、语义发现、元数据识别等智能处理。技术提供商可以将这些能力封装为标准化服务，按需收费。太极股份参与开发的电力可信数据空间，实现光伏设备制造厂家、电力行业协会、光伏项目甲方供应链三方数据流通，使光伏价格指数的发布和研究工作具备可行性，这种专业的数据整合与治理服务具有显著商业价值。

合规与安全服务是另一重要增值点。随着数据法规日益完善，企业对于数据流通合规性的需求急剧增长。长虹构建的”数据沙箱+隐私计算+区块链存证”三位一体监管体系，确保每笔融资数据可追溯、可审计，相关经验被国家数据局纳入典型案例库。这类合规服务可以采取年费制或按项目收费。蚂蚁密算还与保险公司合作推进网络安全险产品，通过保险机制为数据流通风险兜底，这既是一种风险管控手段，也可成为新的收入来源。

培训与认证服务市场潜力巨大。随着可信数据空间应用推广，相关人才缺口日益凸显。柳江在两会提案中建议”建立数据专业职称体系，校企联合打造’理论学习+场景实训’培养模式”。先行企业可以开发认证培训课程，向个人和企业收取培训费用。此外，针对可信数据空间技术和服务的安全认证也可成为收入来源，如中国信通院开展的可信数据空间相关评估认证服务。

总体而言，可信数据空间的盈利模式呈现多元化、复合化特征，成功的企业往往结合自身优势，采取多种模式组合的策略。随着技术成熟和市场发展，未来还将涌现更多创新商业模式。然而，当前这些盈利模式的规模化落地仍面临诸多挑战，下一部分将深入分析这些挑战及其根源。

尽管可信数据空间展现出巨大的市场潜力，其盈利模式的规模化落地仍面临多重挑战。这些挑战既有来自市场环境的外部制约，也有源于技术方案本身的内部局限，还包括政策法规与标准体系的不完善。深入分析这些挑战，对于探索可行的商业化路径至关重要。

1、商业模式成熟度不足的困境

商业模式探索仍处于初级阶段是可信数据空间面临的最根本挑战。IDC研究明确指出：”数据空间处于探索期，商业模式尚未成熟。数据空间虽然早在2020年欧洲就开始建设，但大多数处在方案和试点阶段，商业模式尚未完全成熟”。这种不成熟体现在多个维度：盈利点不清晰、客户付费意愿弱、价值闭环未形成等。

价值主张模糊导致客户付费意愿低下。当前许多可信数据空间项目仍停留在技术验证或政策示范阶段，未能清晰地向客户展示可量化的商业价值。国家数据局数据资源司司长张望指出：”不少企业反映，对自己’能开发利用哪些数据，怎样开发利用数据’存在困惑，有数不敢用、不知怎么用，对企业创新有较大影响”。当客户无法明确预期投入产出比时，自然不愿为可信数据空间服务付费。

前期投入高与回报周期长的矛盾尤为突出。建设可信数据空间需要大量前期投入，包括技术研发、基础设施建设和生态培育等。蚂蚁密算董事长韦韬坦言：”由于基础设施初建时投入成本相对较高，在发展初期，必然首先从数据质量较高、数据安全要求较高的行业和企业开始推广”。然而，这些投入的回报往往需要较长时间才能显现，对企业现金流管理构成挑战。长虹计划投入200亿元攻关AI大模型轻量化、边缘计算等关键技术，2026年前实现工业大模型在66个工厂的全面部署，如此大规模的投入需要极强的资金实力和长期耐心。

数据定价机制缺失是商业模式不成熟的关键表现。数据要素不同于传统生产要素，其价值具有场景依赖性、非消耗性、可复制性等独特特征，难以用传统方法定价。IDC报告指出，中国数据空间”由于数据的定价、交易、盈利等机制不够清晰，尚未形成可持续发展的商业模式”。缺乏公认的定价机制导致数据交易难以规模化，进而限制了可信数据空间的盈利空间。

中小企业市场渗透困难加剧了商业化挑战。大多数中小企业数据资源储备不足，存在”无数可用”的情况，且预算有限，难以承担可信数据空间的高额成本。虽然国家数据局提出”鼓励有条件的地方面向中小企业提供公益性数据服务”，但公益性与商业可持续性之间的平衡点难以把握。蚂蚁密算虽然通过支付宝的小程序云为中小企业提供服务，但这类轻量级解决方案能否覆盖成本仍有待验证。

2、技术与成本平衡的难题

技术成熟度与成本效益的平衡是可信数据空间商业化的另一大挑战。理想的可信数据空间需要同时满足安全、性能和成本三项要求，但这三者之间存在天然的矛盾关系。蚂蚁密算CEO王磊提出的问题极具代表性：”如何在安全、性能、成本找到平衡点也在考验市场”。

安全与成本的权衡尤为棘手。高等级的安全保障通常意味着更高的技术复杂度和成本投入。绿盟建设的科研数据可信数据空间面向多种重要高致病病毒数据，使用基于国产机密计算硬件的数据安全产品，对加密后的基因序列在密态的内存中进行序列分析。这种高安全级别的解决方案成本必然高昂，难以大规模复制。虽然蚂蚁密算宣称已将”全链路密态计算成本可以低于数据流通价值的5%”，但对于许多低利润行业而言，这一成本比例仍然难以承受。

性能瓶颈限制应用场景拓展。隐私计算、多方安全计算等可信数据空间核心技术仍存在计算效率低、通信开销大等问题。中国信息通信研究院两化所工业大数据高级总监赵志海指出，可信数据空间”通过网络安全技术、密码技术、存证溯源技术、数据控制技术等多种技术的组合，结合标准与认证”来解决信任问题，这种多重技术叠加难免影响系统性能。当处理大规模数据集或实时性要求高的场景时，性能问题尤为突出。

技术路线分化增加市场教育成本。目前市场上存在多种可信数据空间技术路线，如基于区块链的分布式账本方案、基于隐私计算的密态数据共享方案、基于虚拟沙箱的数据隔离方案等。深圳数据交易所合规部负责人王青兰指出：”随着数据空间与隐私计算、区块链等可信流通技术的融合发展，我国数据要素市场化的’可信流通网络’将全面打通”，但不同技术路线的融合需要时间，期间的市场教育和客户引导成本不容忽视。

专业化人才短缺推高运营成本。可信数据空间涉及密码学、分布式系统、数据治理、法律法规等多个专业领域，复合型人才极为稀缺。长虹通过与高校合作建立产学研用一体化培养机制，使公司数据人才占比达15%，其中30%拥有博士学位，这种大规模人才投入对大多数企业而言难以复制。人才短缺直接导致人力成本高企，侵蚀利润空间。

3、政策与标准体系不完善的制约

政策法规滞后制约了可信数据空间的商业化进程。尽管国家数据局已发布《可信数据空间发展行动计划（2024-2028年）》，但配套细则和落地政策仍需完善。全国人大代表、长虹控股集团董事长柳江在2025年全国两会期间提交的提案中指出，当前数据流通存在”法律法规滞后”的问题。法律不确定性增加了企业的合规风险和投资顾虑。

监管框架不明确导致市场参与方权责不清。张望提出要构建”法律规范+技术防护+过程监管”三位一体监管框架，但这一框架的具体实施机制仍在探索中。以跨境数据流通为例，国家数据局表示”个人、跨境可信数据空间的数据安全合规要求高、政策性强，将在充分调查研究基础上，积极探索、稳慎推进”。这种审慎态度虽有必要，但也延缓了相关商业模式的探索。

标准体系缺失阻碍互联互通和规模效应。柳江在提案中建议”建立由权威机构牵头、多方参与的技术标准体系，统一可信数据空间接口规范与技术路线，破除平台间互操作壁垒”。当前各厂商的可信数据空间解决方案采用不同的技术标准和接口规范，形成一个个”数据孤岛”，限制了网络效应的发挥。长虹正在牵头制定《可信数据空间接口规范》等团体标准，但行业级和国家级标准的缺失问题仍未解决。

行业分割导致应用场景碎片化。不同行业对数据流通的需求和约束差异巨大，医疗、金融、工业等领域各自形成相对封闭的数据生态。重庆宣布率先启动汽车行业与医保行业可信数据空间建设，这种行业特异性虽然有助于深入解决垂直领域问题，但也导致解决方案难以跨行业复制，制约了规模经济的实现。

国际互认机制缺乏限制全球化发展。欧盟和中国在数据空间建设上采取了不同路径，缺乏国际通用的标准和认证体系。柳江建议”鼓励企业参与国际标准制定，强化自主可控技术研发，培育具有国际竞争力的产品矩阵，探索建立跨境数据空间互认机制”，但这一目标的实现需要长期努力。缺乏国际互认限制了可信数据空间服务商的海外市场拓展机会。

面对这些挑战，可信数据空间的参与各方需要采取系统性策略，从技术创新、生态构建、政策协同等多方面寻求突破。下一部分将结合前沿实践，探讨可信数据空间盈利模式的未来发展方向和创新路径。

面对当前商业化进程中的种种挑战，可信数据空间的盈利模式需要不断创新与进化。基于国内外最佳实践和政策导向，未来可信数据空间的盈利模式将向生态化协作、技术融合创新、垂直行业深耕和全球化布局等方向发展。这些方向并非相互排斥，而是相互促进、协同演进的有机整体。

1、生态化协作与价值共创模式

生态化协作将成为可信数据空间盈利模式的核心特征。单一企业难以独自完成数据要素价值释放的全链条，需要构建包含数据提供方、使用方、技术方、运营方、监管方在内的多元生态体系。柳江在两会提案中特别强调”产业生态化”的重要性，建议”设立专项扶持基金，重点支持数据采集、加工、交易等环节技术创新，鼓励企业开发基于可信数据空间的垂直领域解决方案”。

价值共创机制将重塑收益分配模式。传统的数据交易往往采取一次性买卖模式，而可信数据空间更适合基于价值创造的持续分成机制。长虹在供应链金融场景中，整合64家核心企业及1650家中小微企业数据，构建”龙头企业信用+数据增信”模式，累计融资超40亿元。这种模式下，各参与方按照所创造的实际价值获得相应回报，而非简单的数据买卖。国家数据局也明确要”坚持由市场评价贡献、按贡献决定报酬，推动构建公平高效的数据要素价值分配机制”。

平台化运营将催生新的盈利增长点。可信数据空间本质上是一种平台经济，具备典型的网络效应。随着参与主体增多，平台价值呈指数级增长。数秦科技的城市文旅可信数据空间通过区块链的去中心化特性，使文旅产业链各参与方实时共享信息，有效降低信任成本。这种平台化运营可以衍生出多种盈利模式，如广告推送、精准营销、第三方应用商店等。重庆建设的汽车行业可信数据空间由中汽研、长安、赛力斯、数字重庆、浙江安恒、重庆浪潮、数鑫科技等机构与企业作为首批建设单位，以”合作共赢、生态繁荣、安全可信”为原则，这种多元主体共建的模式更有利于生态繁荣。

数据要素市场基础设施服务将形成稳定收入流。如同证券交易所提供清算、结算、托管等基础服务，可信数据空间运营方可以提供数据资产登记、估值、评级等专业服务。深圳数据交易所、长虹控股与数鑫科技合作落地的国内首笔基于数据空间技术的场内数据业务，预示着数据交易基础设施服务的商业化潜力。随着数据资产”入表”政策落地，相关会计、审计、评估等服务需求将快速增长，长虹试点的数据资产入表机制，其某供应链数据产品已质押融资1.2亿元，这类创新将带动整个数据要素服务生态的发展。

2、技术融合与成本优化路径

技术融合创新将开辟新的盈利空间。单一技术难以满足可信数据空间的复杂需求，多种技术的有机融合才能创造更大价值。蚂蚁密算的”密态可信数据空间”产品就是技术融合的典范，其技术栈覆盖从芯片层、操作系统层到框架层的完整体系。未来，可信数据空间将与AI、物联网、边缘计算等技术深度融合，创造更丰富的商业场景。IDC建议”发挥大模型在数据空间中的作用，结合大模型等人工智能实现数据治理自动化，推动数据标识、语义发现、元数据识别等智能处理”，这种智能化的数据治理服务可以成为重要盈利点。

成本优化是规模化商业化的关键前提。当前可信数据空间的高成本是阻碍广泛应用的主要障碍。蚂蚁密算通过技术创新已将密态计算的成本压降到明文计算的1.7倍，但进一步降低成本仍是当务之急。硬件加速、算法优化、规模效应是三大降本路径。在硬件层面，蚂蚁密算自主研发的可信根芯片”Blade”和高性能密码芯片实现了底层安全硬件的国产化，”从硬件层面推动计算成本实现了大幅降低”。在算法层面，优化隐私计算协议、减少通信轮数、降低计算复杂度等技术进步将持续降低成本。在运营层面，随着用户规模扩大，固定成本被摊薄，边际成本递减效应将逐渐显现。

模块化设计与轻量化部署将降低使用门槛。一体机、云服务等产品形态使可信数据空间技术更易获取。蚂蚁密算通过一体机的模式”解决了部署的易用性问题，实现插电即用”，并且”小规模一体机的方式的适配成本较低”。未来，可信数据空间解决方案将更加模块化，客户可以根据实际需求灵活选择和组合功能模块，避免为不需要的功能买单。数秦科技的城市文旅可信数据空间方案实现了”软硬一体的安全防护”，硬件设备搭载自主研发的安全芯片，软件基于零信任安全体系进行双重加密，这种模块化设计便于按需采购和渐进式投入。

安全分级与成本差异化策略将提升市场渗透率。不是所有场景都需要最高级别的安全保护，根据实际需求提供不同安全等级的服务是优化资源配置的有效方式。蚂蚁密算参与编写的《隐私计算产品通用安全分级》白皮书给出了”按照攻防效果分级来屏蔽不同技术路线差异”的设计思路。通过对数据和技术进行安全分级，可以为不同预算的客户提供匹配的产品和服务，扩大市场覆盖范围。绿盟建设的科研数据可信数据空间面向高敏感病毒数据，必须采用高安全方案，而普通商业数据可能只需要中等安全级别的保护。

3、垂直行业深耕与跨界融合

垂直行业解决方案将成盈利主力。通用型可信数据空间难以满足各行业的特定需求，深耕垂直行业才能创造最大价值。IDC报告显示，行业数据空间和企业数据空间的增长预期将远超城市市场空间。重庆率先启动的汽车行业与医保行业可信数据空间建设，东软的康养可信数据空间，以及数秦科技的城市文旅可信数据空间，都体现了行业深耕的战略价值。行业know-how与可信数据空间技术的结合，可以形成难以复制的竞争优势和盈利模式。

行业知识封装将提升解决方案溢价能力。单纯的数据流通技术日趋同质化，而行业特定的数据模型、分析方法和应用场景知识才是差异化竞争力的来源。蓝象智联打造的机械智造行业可信数据空间，聚焦设备生产中的融资租赁、保险定价等场景，这些深度行业应用比通用平台更具商业价值。未来，可信数据空间提供商需要与行业专家深度合作，将行业知识封装为标准化的数据产品和服务，如行业指标库、预测模型、决策规则等。

跨界数据融合创造新价值源泉。单一行业数据价值有限，跨行业数据碰撞才能产生突破性创新。医保行业可信数据空间”挖掘诊疗、药品、支付等数据的潜在价值，推动医保控费、医疗资源优化配置和大健康产业数字化转型”，这种跨领域数据应用往往能发现意想不到的价值点。浪潮云联合建行、工行，基于可信数据空间打造政银融合资源专区，实现政银业务互通，这种政银数据融合创造了传统模式下不可能实现的新服务。跨界融合需要解决数据标准、语义理解、权限管理等复杂问题，但也正因如此，能够提供这种高端服务的企业可以获得丰厚回报。

行业SaaS模式将降低中小企业使用门槛。针对中小企业预算有限、技术能力弱的痛点，将可信数据空间能力封装为行业特定的SaaS服务是可行路径。长虹的”虹雁”可信数据空间产品已实现轻量化部署，这种模式可以在更多行业复制。行业SaaS通常采取订阅制收费，虽然单客户收入较低，但规模化后总收入可观。国家数据局鼓励”引导行业龙头企业、互联网平台企业等提供普惠性数据产品和技术工具，推动数据技术企业立足不同行业的数据开发利用场景和特点，研发行业适应性强、可操作性强的技术工具包”，这将促进行业SaaS模式的普及。

4、全球化布局与跨境数据流通

跨境数据空间将成为新的增长点。随着全球经济数字化程度加深，跨境数据流通需求快速增长。国家数据局将”个人、跨境可信数据空间”列为五大类型之一，虽然承认其”数据安全合规要求高、政策性强”，但仍决定”在充分调查研究基础上，积极探索、稳慎推进”。柳江也建议”探索建立跨境数据空间互认机制”。跨境数据流通服务可以收取溢价，是可信数据空间提供商的重要收入来源。

国际标准参与带来先发优势。在全球可信数据空间标准制定中占据主动地位的企业，将在国际市场拓展中获得显著优势。长虹派出专家参与编制IEEE 3158-2024可信数据空间系统架构国际标准，其主导的IEEE P3219区块链赋能物联网安全国际标准已进入发布阶段。这种国际标准制定方面的投入虽然短期成本高，但长期看可以构建强大的竞争壁垒。欧盟的数据空间实践起步较早，中国企业在开拓欧洲市场时需要适应现有体系，同时推动自身技术方案的国际化。

技术出口与海外运营将扩大市场边界。可信数据空间相关技术和服务可以成为数字经济出口的新增长点。长虹在全球化布局方面，计划”在东南亚、欧洲设立AI研发中心，构建’中国技术+全球场景’创新网络，2025年计划海外营收占比提升至35%”。这种全球化战略不仅扩大市场空间，还分散区域风险。华为设计的”可信、可控、可证”的企业数据可控交换框架已应用于鲲鹏&昇腾生态链数据交换等诸多场景，这类成功实践具备国际化推广的基础。

跨境数据服务专业化将形成细分市场。随着跨境数据流通复杂度增加，专业化的中介服务需求上升，包括跨境合规咨询、数据本地化方案、国际争议解决等。这些高端专业服务可以收取较高费用，形成可信数据空间生态中的特色盈利点。与保险公司合作推出跨境数据流通保险产品也是创新方向，蚂蚁密算正在推进的网络安全险产品可以扩展到跨境场景，为国际数据流动提供风险保障。

总体而言，可信数据空间盈利模式的未来发展将呈现多元化、生态化、行业化和国际化特征。成功的企业需要根据自身资源和能力，选择适合的战略路径，在快速变化的市场中建立可持续的竞争优势。随着技术的不断进步和市场的日益成熟，可信数据空间必将成为数据要素市场化配置的核心基础设施，为数字经济时代创造新的价值增长点。

本文来源于：数据资产管理大讲堂，原文地址：https://mp.weixin.qq.com/s/_41UC-6Xn_8rsvxw6H-wTA

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