四箭齐发：数据要素改革提速

2026年7月第一周，中国数据要素市场迎来历史性拐点

产权登记有了操作指引、DCMM换了新标尺、Token经济开始重塑算力定价、高质量数据集有了行动方案。

四个看似独立的事件，背后是同一条逻辑线：中国数据要素改革，正从"顶层设计"正式驶入"落地执行"的快车道。

2026年7月的第一周，注定会被写进中国数据要素市场化改革的编年史。

这一周里，国家数据局一口气打出了四张"政策牌"：印发《数据产权登记工作指引（试行）》，让数据有了全国统一的"身份证"；DCMM 2.0国家标准在7月1日正式实施，换上了一套全新的"标尺"；三大运营商集体转向"Token经营"，算力定价模式被彻底改写；国家数据局又印发了《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案》，给出了一份详细的"施工图"。

四个政策，四个方向，一个目标：让数据从"沉睡的资源"变成"流动的资产"。

这不是常规的政策更新。如果你把视线拉长——从2020年首次提出"加快培育数据要素市场"，到2022年"数据二十条"搭建顶层框架，到2023年国家数据局成立，再到今天的"四箭齐发"——你会发现，一条清晰的改革脉络正在加速收敛。

今天这篇文章，我们就来拆解这"四箭"各自的靶心，以及它们射出后，企业和个人该如何应对。

过去几年，企业最头疼的一个问题是：数据到底归谁？

一个电商平台积累了大量用户交易数据，这些数据是平台的？是商家的？还是用户的？一家医院产生的医疗影像数据，医院能用，但科技公司能不能用？用了算不算侵权？

这些问题，过去没有明确答案。企业不敢用数据、不敢分享数据、不敢把数据当资产——因为权属不清，风险太大。

7月的第一周，国家数据局正式印发了《数据产权登记工作指引（试行）》（国数综政策〔2026〕35号），6章42条，第一次在国家层面厘定了数据产权的核心内涵。

核心突破：三权分置

指引明确将数据产权划分为三项基本权利：

· 数据持有权——谁持有这些数据

· 数据使用权——谁能使用这些数据

· 数据经营权——谁能通过这些数据获利

三项权利相互独立，同一权利人可以全部或部分享有，不同权利人也可以对同一数据分别持有不同权利且互不排斥。

这意味着什么？意味着一家医院可以持有医疗数据的使用权，同时把经营权授权给一家AI公司来训练模型——双方各持各的权利，互不冲突。这在过去是不可想象的。

在登记流程上，指引构建了一个全链条闭环：申请→受理→审查→公示→异议处理→信息存证→凭证核发。同时设置了五种登记类型：初次登记、转让登记、变更登记、续期登记、注销登记。北京数据集团副总经理李振军评价："全生命周期登记体系覆盖了数据产权变动的全部场景。"

更关键的是登记凭证的效力。指引明确，登记凭证可以在四类场景发挥作用：数据流通交易中作为权属证明；数据入表、融资、入股时作为合法持有证明；数据争议纠纷中作为举证材料；企业培育政策中作为数据情况证明。

而且，数据流通服务机构在提供服务时，应当采信按照本指引核发的登记凭证，无正当理由不得重复审查、重复收取费用。换句话说——一地登记，全国通用。

落地数据已经跑起来了：

广东已发放500+张证书，深圳近700张凭证，浙江完成1903件登记、撬动14.3亿质押融资。截至7月5日，全国累计数据产权登记已逾2611个。

这不是纸上谈兵。数据产权从"分散登记、效力模糊"走向了"一地登记、全国通用"，企业现在可以拿着一张登记凭证，去交易、去融资、去入股、去打官司。

如果说产权登记解决了"数据归谁"的问题，那DCMM 2.0解决的是"数据管得好不好"的问题。

DCMM，全称"数据管理能力成熟度评估模型"，是国家标准（GB/T 36073）。2018年第一版发布，七年后的2026年7月1日，2.0版本正式实施。这次升级不是小修小补，而是从"内部流程管控"到"数据要素经营"的颠覆性转变。

具体变了什么？我梳理了五个最核心的变化：

DCMM 1.0 vs 2.0 核心变化

1. 能力域从8个增至9个——新增独立的"数据资产域"，涵盖数据权属管理、价值评估、资产运营，直接对接财政部数据资产入表新规

2. 能力项从28个扩展到33个——新增外部数据管理、数据产品、高质量数据集等要求，445项条款全部重写

3. 安全评分占比从15%提升至25%——跨境数据流动、个人信息保护、全生命周期安全管控全面收紧

4. 申报门槛从1级提高到2级——取消1级初始级申报资格，企业成立年限要求延长至2年，数据量标准提升至200GB

5. 4级以上强制要求AI治理能力——5级新增生态创新、数据驱动业务变革硬性条件，全面转向智能化数据管理

为什么这些变化重要？三个硬理由。

第一，它正在成为招投标的准入证。金融、政务、能源行业的招标文件已经明确写着"投标方须具备DCMM 3级及以上资质"。数据交易所的入场企业也必须具备3级以上认证。没有这个证，标书人家都不看，数据产品连上架资格都没有。

第二，它是数据资产入表的前提。财政部数据资产入表新规要求企业具备数据管理能力，而DCMM就是衡量这种能力的国家级标尺。没有DCMM认证，你的数据就难以被认可为"资产"。

第三，它直接对接AI治理。2.0版本首次把多模态数据治理、高质量数据集建设、AI训练数据质量要求写进了国家标准。这意味着，面向AI的数据管理不再只是企业的自选动作，而是国家标准规定的必答题。

7月10日，中国信通院已经宣布正式开启DCMM 2.0贯标评估服务。作为全国首批DCMM评估机构，信通院7年来已为近400家企业提供服务，其中18家五级、54家四级。窗口期已经打开，对企业来说，越早对标、越早贯标，越能在政策红利期占据先发优势。

如果说前两箭瞄准的是数据和数据管理能力，那第三箭瞄准的是算力——更准确地说，是算力的"计价方式"。

过去，运营商卖的是"流量"——你用多少G流量，付多少钱。但在AI时代，这个逻辑正在被颠覆。大模型的运行不是按流量计费的，而是按"Token"计费的——Token是AI模型处理信息的基本单位，生成1000个Token需要多少算力、消耗多少电、成本是多少，这些构成了AI时代全新的定价逻辑。

7月8日，2026中国互联网大会上，三大运营商集体释放了"Token经营"的信号：

中国电信：智算规模91 EFLOPS，星辰TokenHub覆盖超100款主流大模型，打造110余个行业大模型和350余个智能体

中国移动：智算规模100 EFLOPS，发布KnoVa AI平台构建开放AI数据生态，与三大运营商签署Token平台共建协议

中国联通：智算规模45 EFLOPS，以"一张算力大网、一个算网调度平台、一个模型和Token分发平台"为核心搭建"三个一"集约化Token运营体系

三大运营商合计超236 EFLOPS的智算规模，标志着从"流量经营"到"Token经营"的转型已经在基础设施层面全面铺开。Token正在成为AI时代的基本计价单位，重塑数据要素的定价和流通逻辑。

更重磅的是，7月9日，国家超算互联网核心节点在郑州正式上线。这是全国首个十万卡级超智融合算力资源池——中国首个全国产十万卡AI超集群"曙光8000（登峰）"正式落成并接入国家超算互联网。

这个核心节点有多强？它可对外提供超过10万卡的国产AI算力，是国家超算互联网平台上线以来接入的全国最大规模单体国产AI算力资源池。目前国家超算互联网已汇聚超350万CPU核、25万GPU卡。新用户注册即可领取价值千元资源包——包含200卡时算力、1000万Tokens调用额度和500G存储资源。

同时，光合组织联合国家超算互联网推出了"开放计算Token谱系"计划，覆盖算力生产、调度、应用全链条，近百家企业首批入驻。这个计划要回答的核心问题是：单位算力能否稳定产生高质量Token？Token能否低成本流转到不同应用？最终能否在科研、产业和业务流程中创造价值？

中国联通副总经理邱宝华说得直白："让每一个Token都能创造实实在在的价值。"从卖流量到卖Token，这不只是计费方式的改变，而是整个数字经济的底层商业模式正在重构。

如果说前三箭解决了"权属""管理""算力"的问题，那第四箭直指AI发展的核心痛点——数据质量。

大模型的"聪明"程度，不只取决于算力和参数量，更取决于训练数据的质量。过去几年，公开语料已经被各大模型"啃"了一遍又一遍，边际供给渐趋收窄。高质量的专业数据成为稀缺资源。

一个比喻很形象：算力是"锅"，数据是"米"。锅再大，没有好米也煮不出好饭。

国家数据局印发的《关于推进行业高质量数据集建设行动的实施方案》，就是要系统性解决"有锅无米""有米不精"的问题。方案以"需求牵引、急用先行、应用验证、安全保障"为原则，部署了六大专项行动：

六大专项行动

1. 强基扩容——梳理特色数据家底，建设一批全国标杆性数据集，从"数据资源"向"高质量数据集资产"转变

2. 标注攻坚——推动标注产业从"劳动密集"向"技术+知识密集"升级，发展"模型预标注+人工校准"等智能化标注服务

3. 提质增效——首次系统部署AI-Ready数据集标准导向，构建结构完整性、内容多样性、标注准确性、模型适配性等质量标准

4. 应用赋能——打造"数据飞轮"应用闭环：场景牵引数据→数据驱动模型→模型赋能应用→应用创造价值

5. 管理服务——首次提出"一次测评、全国互认"等创新任务，打破数据质量评价的地方壁垒

6. 价值释放——首次提出词元交易等创新任务，探索数据要素的市场化流通新路径

这个方案有一个核心判断：数据要素市场化配置改革，正在从"有没有"的流通交易阶段，迈向"优不优"的质量驱动阶段。不仅要解决数据"流得动"的问题，更要解决"标准高""价值显"的问题。

这背后还藏着一个更深层的逻辑转折——"以数据为中心"正在取代"以算力为中心"，成为AI发展的新范式。过去几年，大家比的是谁的卡多、谁的算力大。但方案明确提出构建"AI-Ready"高质量数据集，传递了一个清晰的信号：算力是"锅"，数据是"米"，光有锅不行，得有好米。

而"数据飞轮"的设计更是精妙——它不是单向地"采集数据→训练模型"，而是形成一个闭环：场景产生数据需求→数据驱动模型迭代→模型赋能业务应用→应用创造新的数据。飞轮一旦转起来，数据会越用越多、模型会越用越准、价值会越转越大。

把四件事放在一起看，你会发现它们不是孤立的，而是一条环环相扣的逻辑链：

产权登记 打地基↓ 先解决"是谁的"问题DCMM 2.0 立标尺↓ 再解决"管得好不好"问题Token经济 改定价↓ 接着解决"怎么算钱"问题高质量数据集 给方案↓ 最终解决"数据够不够好"问题

没有产权登记，数据无法确权，交易就缺乏信任基础；没有DCMM 2.0标尺，企业数据管理能力参差不齐，数据质量无法保证；没有Token经济，算力定价还在"卖流量"的旧逻辑里，AI的商业化闭环无法跑通；没有高质量数据集行动方案，AI发展就是"有锅无米"，大模型"智力"上不去。

更重要的是，这四支箭射出的大背景是"十五五"规划——首次将"建设开放共享安全的全国一体化数据市场"写入国家战略。从2020年首次提出"加快培育数据要素市场"，到2022年"数据二十条"搭建框架，到2023年国家数据局成立，再到今天的"四箭齐发"——中国数据要素改革，正在完成从"设计图纸"到"施工方案"的关键一跃。

"数据要素×"三年行动计划（2024-2026年）也将在今年收官。三年下来，全社会数据意识明显提升，数据要素市场化价值化进程显著提速。2026年，被称为"数据要素价值释放年"，绝非偶然。

政策已到位，接下来就是"怎么干"的问题。对企业来说，有三件事值得立刻行动：

第一，把数据产权登记做起来。国家数据局下一步将上线国家数据产权登记服务系统，企业和个人将可以真正"上手"办理登记。谁能率先完成数据产权的"确权、登记、入表"，谁就能在下一轮数字经济的竞争中占得先机。深圳已经发了近700张凭证、浙江已经撬动14.3亿质押融资——先行者的红利正在释放。

第二，用DCMM 2.0给企业做一次"深度体检"。中国信通院已经开启贯标评估服务，提供从诊断到建设方案的全流程服务。不要把DCMM当成一张证书——它是企业数据管理能力的"体检报告"，帮你找到短板在哪、该怎么补。特别是新增的"数据资产域"和AI治理要求，对应的是数据资产入表和AI落地的核心能力，值得重点关注。

第三，关注"数据换"模式，探索非货币化数据流通。国家数据局在新闻发布会上提出了"数据换数据、换订单、换服务、换模型、换场景"等新型流通模式。数据流通不再只有"买卖"一条路。中小企业可能暂时没有足够资金购买数据，但拥有独特的数据资源可以参与交换，从而降低数据流通门槛。

同时，国家数据发展研究院院长胡坚波还透露，后续将针对人工智能训练数据，探索赋能AI创新发展的数据产权制度规则。在AI大模型"数据饥渴"的背景下，这一方向值得高度关注。

写在最后

中国数据要素改革走过了一条从"有没有"到"好不好"、从"顶层设计"到"落地执行"的路。 2020年，我们提出"加快培育数据要素市场"。 2022年，"数据二十条"搭建了制度框架。 2023年，国家数据局成立，改革有了"指挥部"。 2026年7月，"四箭齐发"，改革进入"施工期"。 数据不再只是硬盘里沉睡的0和1，它正在变成可以确权、可以定价、可以流通、可以增值的生产要素。这场变革的深度，不亚于当年土地要素的市场化改革。 对于每一家企业、每一个从业者来说，问题不是"要不要参与"，而是"什么时候参与"。答案很简单：现在。