数据要素驱动下AI模型交易的兴起与演变态势

doi:10.13365/j.jirm.2026.04.094

信息资源管理学报 ›› 2026, Vol. 16 ›› Issue (4): 94-107.doi: 10.13365/j.jirm.2026.04.094

数据要素驱动下AI模型交易的兴起与演变态势

丁震^1,2,3　姚志臻⁴　马费成^1,2,3

1.武汉大学信息管理学院，武汉，430072；　
2.武汉大学信息资源研究中心，武汉，430072；　
3.武汉大学大数据研究院，武汉，430072；　
4. 武汉大学新闻与传播学院，武汉，430072

出版日期:2026-07-26 发布日期:2026-09-21
作者简介:丁震，博士生，研究方向为数据要素与知识服务；姚志臻，博士后，研究方向为知识组织与科技创新；马费成（通讯作者），教授，博士生导师，研究方向为情报学理论与方法、大数据分析与应用，Email：fchma@whu.edu.cn。
基金资助:
本文为教育部哲学社会科学研究重大专项“ 中国信息资源管理学科自主知识体系构建的科学内涵与宏观架构”（2025JZDZ094）的项目成果之一。

The Emergence and Evolutionary Trends of AI Model Trading Driven by Data Elements

Ding Zhen^1,2,3　Yao Zhizhen⁴　Ma Feicheng^1,2,3

1.School of Information Management, Wuhan University, Wuhan, 430072;　
2.Center for Studies of Information Resources, Wuhan University, Wuhan, 430072;　
3.Institute of Big Data, Wuhan University, Wuhan, 430072;
4.School of Journalism and Communication, Wuhan University, Wuhan, 430072

Online:2026-07-26 Published:2026-09-21
About author:Ding Zhen, Ph.D.candidate, research interests including data elements and knowledge services; Yao Zhizhen, postdoctoral researcher, research interests including knowledge organization and technological innovation; Ma Feicheng (corresponding author), professor, doctoral supervisor, research interests including information science theory and methodology, and big data analysis and applications, Email: fchma@whu.edu.cn.
Supported by:
This work is supported by the Major Special Project of Philosophy and Social Sciences Research from Ministry of Education of China "The Scientific Connotation and Macro Architecture of Constructing the Independent Knowledge System of China's Information Resources Management Discipline" (2025JZDZ094).

摘要/Abstract

摘要： 在“数据要素×”与“人工智能+”深度融合的背景下，AI模型已成为释放数据要素价值的高阶形态，探究其在数据要素交易市场中的兴起与演变态势，对完善我国数据基础制度兼具重要的理论价值与实践意义。本研究以Hugging Face、OpenAI、AWS Marketplace、阿里云及深圳数据交易所等国内外高度代表性的案例为样本，采用探索性多案例研究方法展开深度剖析，系统解构数据要素交易市场中典型AI模型交易的演进模式与交易生态；通过多案例横向比较，归纳出开源生态型、闭源服务型、平台集成型、平台社区协同型和制度先导型五种典型演化范式，进而揭示全球AI模型交易的演变规律与驱动机制；在此基础上，进一步识别出国内外AI模型交易发展的差异化路径，并据此针对我国数据要素交易市场中AI模型交易的发展现状提出对策建议，以期推动我国数据要素市场向智能驱动的高阶形态演进。

关键词: AI模型交易, 数据要素交易市场, 多案例研究, 演化范式, 交易生态, 数据基础制度

Abstract: Against the backdrop of deep integration between "Data Elements×" and "AI+" initiatives, AI models have emerged as a high-order form for unlocking the value of data elements. Exploring their rise and evolutionary dynamics in the data element trading market holds both theoretical value and practical significance for improving China's basic systems for data. Taking highly representative cases such as Hugging Face, OpenAI, AWS Marketplace, Alibaba Cloud, and Shenzhen Data Exchange as samples, this study adopts an exploratory multi-case study approach to conduct an in-depth analysis, systematically deconstructing the evolutionary patterns and trading ecosystems of typical AI model transactions within the data element trading market. On this basis, through a horizontal cross-case comparison, five distinctive evolutionary paradigms are identified: open-source ecosystem, closed-source service, platform integration, platform-community synergy, and institution-led types, thereby revealing the global evolutionary logic and driving mechanisms of AI model trading. The study further identifies differentiated development paths for AI model trading between China and the rest of the world, and accordingly puts forward targeted policy recommendations in light of the current status of AI model trading in China's data element trading market, with a view to propelling the evolution of China's data element market toward an intelligence-driven, high-order form.

Key words: AI Model trading, Data element trading market, Multi-case study, Evolutionary paradigms, Trading ecosystem, Basic systems for data

中图分类号:

F49
F124

丁震　姚志臻　马费成. 数据要素驱动下AI模型交易的兴起与演变态势[J]. 信息资源管理学报, 2026, 16(4): 94-107.

Ding Zhen　Yao Zhizhen　Ma Feicheng. The Emergence and Evolutionary Trends of AI Model Trading Driven by Data Elements[J]. Journal of Information Resources Management, 2026, 16(4): 94-107.

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数据要素驱动下AI模型交易的兴起与演变态势

The Emergence and Evolutionary Trends of AI Model Trading Driven by Data Elements

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