报告简介

《AI时代数据可信流通产业周期洞察报告 ( 2026 )》基于AI时代的数据可信流通产业周期视角，对技术及产品、场景应用及运营实践、法律政策、市场生态等内容展开了全面分析，期望能够为行业提供一份拥有参考价值的研究内容。

目录

序言

第一部分：AI时代背景

1AI带来的创新价值与冲击挑战

2企业AI落地激发数据可信流通需求

第二部分：E – Cycle：周期洞察

1 历史回顾 ( 2021年—2024年 )

1.1 法律政策驱动，开启数据的“可信流通”时代

1.2隐私计算平台建设热潮

1.3数据流通服务初期探索热潮

1.4市场降温十大品牌排行榜，进入短暂下行期

1.5大模型爆发

1.6重要转折点：国家数据局成立

2 现状洞察 ( 2025年—2026年 )

2.1可信数据空间建设热潮

2.2自主式AI：重新定义数据价值、治理及安全

2.3 Data+AI：阶段性的生态格局形成

3 趋势推演 ( 2027年—2036年 )

Forecast 01 ｜ 基于高阶智能体的密态数据治理加工

Forecast 02 ｜ 基于密态计算的数模一体架构

Forecast 03 ｜ 关键考验：能否挖掘场景价值、形成规模化范式

Forecast 04 ｜ Data+AI的价值增长生态

Forecast 05 ｜ Data+AI价值增长背后的企业TCO变化

Forecast 06 ｜ 企业将密态原生纳入核心技术战略

Forecast 07 ｜ 价值交付模式：RaaS

Forecast 08 ｜ 密态智能网络生态

第三部分：TechValue：穿越周期

图表目录

第一部分：AI时代背景

图1 AI能力演进带来的创新价值与冲击挑战

图2 AI智能体的本源性风险及三重失控表现 & 企业应对态度

图3 2025年全球AI安全事件类型分布情况

图4 AI导致的数据泄露事件占比

第二部分：E – Cycle：周期洞察

图1中国AI时代的数据可信流通产业周期洞察

图2中国企业AI应用成熟度AIM2模型

图3中国AI时代的数据可信流通产业周期洞察 – 历史回顾

图4基于隐私计算的数据可信流通模式（ 以多方安全计算为例 ）

图5隐私计算商用元年的主要落地行业及商业模式

图6隐私计算市场初期的供应商类型及占比1

图7市场早期的数据流通服务机构举例

图8 2016-2022年中国隐私计算融资事件数

图9 2022～2024年中国隐私计算市场增速

图10国家数据局成立以来，发布的数据要素流通相关政策（ 部分列举 ）

图11中国AI时代的数据可信流通产业周期洞察 – 现状洞察

图12通用可信数据空间架构

图13 2025年国家及代表性省市的可信数据空间试点情况

图14 2025 – 2028年中国可信数据空间项目数量分布

图15企业获取跨主体的高价值数据的应用方向

图16初步探索期到规模扩展期的数据可信流通产品演进

图17中国企业机构的AI采纳率及应用成熟度

图18影响企业成功应用AI的关键因素

图19领先的AI实践者1关注的自主式AI数据密态可信流通价值场景

图20 AI时代的数据可信流通产业图谱（ 2026 ）

图21 2025—20434年中国数据可信流通产业规模

图22中国AI时代的数据可信流通产业周期洞察 – 趋势推演

图23企业机构计划在数据治理业务中应用并投资智能体的时间 ( 2026年Q1调研 )

图24 HOP的构成、执行核验及敏捷迭代

图25基于密态计算的数模一体架构

图26从场景的价值原动力角度推进数据要素产业发展

图27 Data+AI的价值增长生态结构

图28未来企业的TCO变化趋势

图29企业机构在数据流通服务方面对RaaS模式的接受态度

图30密态智能网络生态