数据资产日报

中国人民银行、国家金融监督管理总局等九部门联合印发《关于加强科技金融领域数据开发利用的通知》，同步发布《全国科技金融领域数据开发利用目录1.0》。目录涵盖企业名单与科创属性等8大类、26个数据指标，旨在破解科技金融领域长期存在的"信息不对称"与"数据孤岛"难题。通知提出六大积极作用：破除"无标可依"困境、重塑金融服务范式（从"看抵押"转向"看数据"）、筑牢安全发展底座、打通政策落地"最后一公里"等。九部门联动标志着跨域数据治理进入深水区。

《人民日报》8月4日报道，江苏无锡城市级"词元超市"正式上线运营。企业只需注册一个账号，即可一站式调用20多种市面主流大模型，享受平台集中采购的"团购价"。以江苏西维斯安防科技为例，企业每月充值2万元，30多名工程师可使用40亿—50亿词元，研发成本降低近30%，软件开发周期从2周压缩至1周以内，效率提升50%。"词元超市"还将连接金融服务，为词元采购提供信贷支持。目前平台已服务超过50家企业。

记者从国家数据局获悉，我国已建成高质量数据集超12万个，总体量超过1565拍字节（PB），成为人工智能快速发展的关键"燃料"。高质量数据集管理规范体系日益健全，已对12个数据集、超4563万条数据完成质量检测。截至6月底，系统已认证各类供需主体578家，上架数据集1433个。国家数据局鼓励基于词元应用的商业模式创新，探索词元交易等新型交易模式，推动形成"数据飞轮"效应。数据基础设施共接入4万余个主体，上架6万余个产品，较2025年底分别增长10倍和4倍。

昆明市财政局主办的2026年数据资产全过程管理工作培训会在昆明国际数据交易平台举办。全市财政、国资、数据管理部门及试点单位、市属国企业务骨干参会。昆明择优选定市文旅局、市卫健委（市儿童医院）、昆明产投、市公交公司及五华区、西山区财政部门作为试点主体，覆盖民生服务、城市运营、公共治理等重点领域，稳步推进数据资源梳理、资产台账搭建、授权运营机制探索。培训邀请财政部特邀专家白大龙等授课，聚焦数据资产全流程管理实务、合规授权链路建设等主题。

淮安产发集团旗下两项核心数据资产在上海数据交易所完成登记，合计估值5.85亿元，并衍生8个数据产品挂牌交易。这是地方国企公共数据首次跑通"确权—估值—产品化—交易"全链条，标志公共数据产品化从机构组建转向交易变现。此前，江苏淮安"公交数据集"已在江苏省数据交易所淮安专板完成首笔场内交易。

九部门联合发布科技金融数据开发利用目录，是数据要素赋能实体经济的标志性事件。它的意义远不止于"多部门发了份文件"——它触及中国金融体系最根深蒂固的运行逻辑：银行放贷看抵押。

科创企业的核心困境是"轻资产、高成长、缺抵押"，传统信贷风控模型下天然处于劣势。九部门给出的解法是：用数据替代抵押。目录涵盖的8大类26项指标——科创属性、知识产权、研发投入、海关数据、税务数据——本质上是在为科创企业构建一套"数字信用画像"，把"软信息"硬化为银行风控系统可读取的"结构化信用资产"。

这背后的制度设计值得细品：①"目录1.0"意味着后续还有2.0、3.0，指标将持续迭代；②可信数据空间被明确列为试点工具，说明数据共享不走"裸奔"路线；③九部门联动而非单部门发文，意味着数据横跨科技、海关、税务、知识产权等多个条线，需要打破部门数据壁垒。

国际对比视角：美国SBIC（小企业投资公司）计划依托的是信用评分+政府担保双轮驱动，欧盟InvestEU则侧重风险分担机制。中国选择"数据信用"路径，本质上是用数字基础设施的领先性弥补传统金融基础设施的短板——这是适合中国国情的解法，但也对数据质量、更新频率、跨部门协同提出了极高要求。"看数据"能否真正替代"看抵押"，取决于目录指标的可得性、准确性和实时性——这恰恰是数据要素市场化配置改革的核心战场。

不到一周，词元经济出现了两条看似平行实则互补的路径：Token工厂（基建化）和词元超市（平台化）。

Token工厂走的是"重资产"路线——北京京算Token工厂、温州东南Token运营中心、内蒙古词元交易平台、扬州Token市集，各地数据集团自建算力调度+模型接入+Token结算的基础设施，目标是形成区域性的词元产业生态。这类似于电力行业的"发电厂+电网"模式。

词元超市走的是"轻资产+平台化"路线——无锡"词元超市"不自建算力、不训练模型，而是集中采购20余种主流大模型的Token，以"团购价"向企业零售。企业只需一个账号即可跨模型调用，成本降低30%。这类似于电力行业的"售电公司"模式，或者更贴切地说，类似于云计算领域的"云市场"。

两条路径的互补性在于：Token工厂解决的是"Token从哪来、怎么结算"的基础设施问题，词元超市解决的是"企业怎么便宜方便地用"的普惠问题。如果把词元经济比作电力工业，Token工厂是发电厂和电网，词元超市是售电公司和电器卖场——两者缺一不可。

但隐忧同样存在：①Token工厂之间的同质化竞争正在加剧，如何避免"各地重复建网"？②词元超市的"团购价"是否可持续——大模型厂商是否愿意长期以低价供应Token？③当词元超市成为企业调用AI的"入口"，它是否会成为新的平台垄断者？

更深层的命题是：词元经济需要"基建化"（确保供给安全）和"平台化"（降低使用门槛）两条腿走路，但两者的制度接口——统一的Token计量标准、跨平台互认机制、价格监管框架——目前仍是空白。在各地竞赛式建工厂、建超市的同时，国家层面的Token经济顶层设计和统一规则制定，可能比再建十个工厂更为紧迫。

淮安产发集团5.85亿公共数据资产在上海数交所完成登记，并衍生8个数据产品挂牌交易——这是公共数据从"确权登记"走向"交易变现"的标志性案例。

公共数据资产化的链条通常被描述为：确权→估值→入表→交易。但实操中，每一步都是"关卡"：确权涉及多部门数据归属争议；估值缺乏统一标准，不同评估机构可能给出相差数倍的结论；入表需要财务、法律、技术三方协同；交易则需要找到真实买单方。

淮安样本的可贵之处在于，它首次将整条链跑通了——从集团内部数据资源整合，到第三方评估估值，到上海数交所登记挂牌，再到数据产品交易。但这并不意味着公共数据变现已进入"批量复制"阶段：淮安产发集团作为地方国企，拥有政府背书的信用优势和公共数据的独占性优势，其经验对普通企业的可移植性有限。

更值得关注的信号是：上海数交所正在成为地方公共数据资产化的"中央结算所"——无论是淮安的5.85亿，还是此前速腾数据的200万质押贷款，都选择在上海数交所完成登记。这暗示数据交易所的竞争正在从"数量扩张"转向"质量沉淀"——谁能提供从确权、估值、登记到融资、交易的全链条服务能力，谁就能在"后整顿时代"占据核心位置。

九部门科技金融数据通知释放强烈信号——企业数据资产的价值不仅在于"入表"，更在于"成为信用资产"。建议立即梳理企业内部的科创属性数据（知识产权、研发投入、专利布局、项目进度），评估其是否具备纳入"科技金融数据目录"的潜力；同时关注本地科技金融试点窗口，争取成为首批"数据信用画像"受益企业。

科技金融数据共享政策为"投早投小投科技"提供了精准数据底座，但需区分两类机会——①直接受益方：为银行提供科创企业数据画像服务的第三方数据商（征信、企服、SaaS）；②间接受益方：拥有高质量科创属性数据、且数据可被金融机构调用的硬科技企业。词元超市模式值得关注——"平台化Token分发"可能比"自建Token工厂"更具投资效率和规模化潜力。

九部门目录1.0仅覆盖科技金融，但"目录经济"的扩展逻辑清晰——后续必然向绿色金融、普惠金融、供应链金融延伸。建议提前布局"行业数据目录"的编制与运营能力：梳理垂直行业（医疗、制造、农业、能源）的核心数据指标，打造"行业数据字典"，为即将到来的"目录2.0/3.0"抢占生态位。

无锡"词元超市"提供了中小城市参与词元经济的"轻资产"路径——无需自建算力中心，只需搭建平台、聚合需求、集中采购。对于算力资源有限的城市，"平台化"比"基建化"更务实；对于已有算力基础的城市，"工厂+超市"双轮驱动更具竞争力。昆明数据资产全过程管理培训则提供了"试点先行+培训赋能"的制度建设方法。

贵阳贵安提出2030年数智产业规模突破3000亿元，并计划向社会开放3000个以上公共数据——这释放出一个信号：高质量中文数据集的战略价值正在重估。出海企业在训练多语言模型时，应关注中国公共数据开放的政策窗口，同时注意欧盟《数据法案》9·12"设计即访问"条款的合规要求。