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AI重塑数据资产价值：从入表转向模型可用性
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AI 综述
2026年10月21日，36氪刊发王建峰文章，指出在AI时代，数据资产的价值锚点正发生根本性转移。过去衡量数据价值的核心标准是“能否入表”进行估值，如今则转变为“能否喂饱模型”，即数据的实际可用性。随着这一转变，数据资产的定价权逐渐从传统交易所向大模型公司倾斜。文章进一步阐述了数据资产的五个新趋势，强调机器可读性已成为核心标准，验收指标全面转向AI可用性，且动态的数据飞轮正在取代静态数据池。针对行业现状，作者提出了七项具体行动建议，包括重做AI可用性评级、建立机读目录以及制定回流数据入账规则等，旨在帮助企业在新的价值体系下优化数据资产管理策略。
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最新进展10月21日 11:16
报道指出数据资产价值锚点由入表转向模型可用性，定价权移至大模型公司，并提出七项行动建议。报道时间线
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10月21日
- 36氪 · 文章王建峰：AI改变数据资产价值锚点，从入表估值转向模型可用性
作者认为AI使数据资产的价值锚点从“能否入表”转变为“能否喂饱模型”，定价权由交易所移至大模型公司。文章提出数据资产的五个新趋势，包括机器可读性成为核心标准、验收指标转向AI可用性以及数据飞轮取代静态数据池。最后给出了包含重做AI可用性评级、建立机读目录和回流数据入账规则等七项行动建议。
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