一、引言：从“数据荒”到“价值锚”的政策拐点

大模型的浪潮将人工智能推向了新的高峰，但随之而来的并非只有技术的狂欢。一个日益严峻的现实正成为行业发展的“阿克琉斯之踵”——高质量数据的供给与合规性困境。

一方面，公开的互联网数据被迅速“耗尽”，模型的性能提升遭遇瓶颈；另一方面，企业内部沉睡的海量私域数据，因版权归属不明、安全风险高、价值评估难等问题，形成了难以逾越的“数据孤岛”。尤其当企业将大模型应用从简单的“吟诗作对”推向严谨的“RAG（检索增强生成）”和自主决策的“AI Agent”时，数据来源的合法性、生成内容的可解释性以及知识资产的产权归属，便成了悬在头顶的达摩克利斯之剑。

2026年4月17日，《人民日报》报道我国正积极探索面向智能体、具身智能等新型应用形态的“词元交易”等新型数据集交易模式。这一政策信号，为解决大模型时代的数据困境指明了方向。本文将从政策解读入手，剖析企业面临的三大产权困境，并首次提出：当数据被细粒度地“词元化”，知识图谱技术将成为企业评估、管理和转化数字资产价值的核心“价值锚定”底座。

二、政策解读：“词元交易”的三大设计框架与范式转移

传统的场内数据交易模式，往往因为数据定价难、确权难、互信难而陷入“叫好不叫座”的窘境。“词元交易”概念的提出，是一次从宏观数据流通向微观价值单元交易的理念跃迁。

2.1 可量化的价值单元：从“条目”到“词元”的颗粒度革命

“词元”是大模型内部处理信息的基本单元，可以是一个词根、一个字或一个短语。词元交易的本质，不再是售卖原始的文档或数据集，而是交易数据经过处理后，对大模型训练或推理产生影响的“认知价值”。

这种设计颠覆了传统的“按条计价”模式。在传统模式下，一条高价值的行业数据与一条低价值的通用数据价格难以区分。而词元交易将数据资产拆解至更细粒度的“知识通货”，使得数据价值可以像电力一样，按需、按质的“消耗量”来计费。这不仅让数据资产的价值评估变得可量化，更为构建一个精准、高效的要素市场奠定了基础。

2.2 “共建共治共享”：打破极端分配机制的收益范式

过去，数据交易往往走向两个极端：要么是数据持有者不愿分享的“数据孤岛”，要么是数据被无偿爬取后的“公地悲剧”。词元交易政策背后隐含的“共建共治共享”机制，旨在寻找一条中间道路。

该机制鼓励数据提供方、技术平台方和模型应用方共同参与价值创造。例如，一家出版社提供高质量的版权文本，图谱构建方将其加工为结构化知识，大模型厂商利用其优化生成效果。当用户为最终生成的、包含了特定知识的答案支付“词元费用”时，这个收益可以按照事先约定的比例，自动、智能地分配给链条上的所有贡献方。这为构建一个激励相容的数据生态提供了技术上的可能性。

2.3 嵌入式的安全与合规：在流通中保障权益

数据安全与隐私保护是交易的前提。词元交易的设计将安全机制内嵌于交易流程，而非外部添加。通过差分隐私、多方安全计算等技术，数据在流通时可能不直接暴露原始信息，而是以“词元化”的抽象特征参与计算。

更重要的是，它为版权合规提供了技术抓手。每一次“词元”的调用、使用，都可以通过分布式账本等技术进行记录，形成不可篡改的“数据血缘”。当最终的生成内容涉及侵权时，可以沿着这条血缘链路，精确追溯到是哪一个“词元”贡献了关键信息，从而明确责任归属，解决了AI生成内容版权追溯的难题。

三、企业困境：大模型应用中的三重知识产权枷锁

政策的春风尚未化雨，企业在大模型落地的“最后一公里”上，正实实在在地感受着版权与知识产权的凛冽寒气。这些困境可以归纳为以下三个维度：

3.1 外购大模型的“版权黑匣子”与责任转嫁

这是企业面临最直接、最棘手的风险。目前主流的闭源或开源大模型，其训练数据来源广泛且庞杂，其中不可避免地包含了大量受版权保护的作品。当企业通过API调用或私有化部署使用这些模型时，模型的提供方通常会在用户协议中，将因模型输出内容引发的版权责任“转嫁”给企业用户。

这意味着，如果企业利用模型生成的营销文案、技术报告或代码片段，不幸与训练数据中某版权方的内容高度相似，企业自身将面临诉讼风险。模型内部是一个无法解释的“黑箱”，企业既无法验证输入的“词元”来源是否合规，也无法保证输出的“词元组合”不侵犯他人权益。这种法律上的不确定性，极大地制约了企业在金融、法律、出版等高风险领域应用AI的步伐。

3.2 图文生成与多模态内容的“准生证”迷局

当AI应用从文本扩展到图像、音频、视频等多模态领域时，版权归属问题更加复杂。企业利用AI工具生成的商业海报、产品概念图、宣传视频，到底算不算“作品”？著作权归属于使用工具的企业，还是设计模型的开发者，亦或是提供训练数据的原作者？

目前的法律实践尚未形成统一结论。强调“独创性”是作品受保护的前提，而AI的生成过程是否具备“人的独创性智力贡献”存有争议。这使得许多企业投入资源生成的数字资产，在法律上处于一种“无主”或“准主权”的模糊地带。一旦资产被他人盗用，企业很难主张自己的权利；反之，若企业使用的“风格”与某位在世画家高度相似，也可能面临侵权指控。

3.3 数据跨境监管的“柏林墙”与全球化业务的割裂

对于有志于全球化拓展的企业而言，数据跨境流动是刚需。然而，各国对数据安全和隐私保护的监管日益严格，如欧盟的GDPR、中国的《数据安全法》《个人信息保护法》等。这些法规共同构建起一道无形的“柏林墙”，对企业内部的知识流动构成了实质性障碍。

例如，一家跨国制造企业希望将其位于中国的工厂运维知识库，通过大模型赋能其在东南亚的工程师。然而，涉及核心工艺参数的设备数据、受国家秘密保护的工程图纸等，被严格限制出境。直接的数据传输既面临高昂的合规成本，也存在巨大的法律风险。这使得企业内部的AI服务不得不被割裂成多个孤岛，无法实现全球统一的知识共享和高效协同，AI的规模效应被严重削弱。

四、知识图谱的“价值锚定”机会：构建数字资产的语义桥梁

面对上述困境，“词元交易”提供了一种理想的市场机制，但由于技术落地尚需时日，

作为一种成熟、可靠的“语义层”技术，能够在这一新旧范式交替的窗口期，率先为企业提供“价值锚定”的解决方案。

当“词元”被赋予价格，企业私域知识的货币价值便有了评估的可能。而知识图谱，正是实现这一评估并使知识合规流通的关键技术底座。

4.1 “价值映射”原理：从“价格词元”到“认知价值”

知识图谱通过构建一个由“实体”和“关系”组成的语义网络，将企业中散乱的非结构化数据（文档、报告、邮件）和结构化数据（数据库）有机地组织起来。在这个网络中，代表“设备”、“客户”、“工艺”的节点，以及它们之间的“包含”、“导致”、“推荐”等关系，构成了一个可计算、可推理的知识模型。

当外部的“词元”被定价时，知识图谱可以分析某个特定“词元”在知识网络中出现的频率、重要性、关联度等，从而将外部的“市场价格”映射到内部的“实体”和“关系”上。一个在知识图谱中处于中心节点、连接无数下游应用的“核心实体”，其价值自然远高于一个孤立的、通用的“词元”。

当AI Agent需要生成一个答案或报告时，它并非简单地从向量数据库中检索，而是沿着知识图谱的推理路径，获取一系列相互关联、逻辑严谨的知识片段。最终的生成结果的价值，不再是若干“词元”价格的线性叠加，而是其背后完整的、可解释的知识链路的“认知价值”。

4.2 技术底座：知识图谱构建引擎的核心能力

一套专业的、用于资产化管理的知识图谱构建引擎，是实现上述“语义映射”的技术前提。其核心能力通常包括：

：能够表达复杂的知识层次，例如一个“超关系”可以描述“在特定工况下，参数A与参数B的联动关系”，远超传统的三元组表达。

：能将碎片化的信息，通过逻辑规则进行推理和精炼，形成高价值的、可复用的“知识块”，而非零散的数据点。

：能够打通文档、图表、音视频、数据库之间的壁垒，实现跨模态的语义关联，将企业中所有高价值信息资产统一到一个知识网络中。

有了这样的引擎，企业可以将内部的规章制度、设备手册、专家经验等“死数据”，转化为人、机、系统皆可读、可信、可追溯的“活知识”。这些知识本身，就是最优质的、可用于交易的“词元”集合。

4.3 合规应用：知识图谱如何破解三大困境

回到第三章提出的三大困境，知识图谱提供了具体的应对之道：

仅将经过合规审查、拥有清晰授权和版权的私域数据

，纳入知识图谱。当RAG应用被使用时，系统可以强制设定检索源仅限于知识图谱，完全“绕过”大模型本身有争议的训练数据，确保所有生成内容的背景知识均有据可查、来源可溯。这实现了真正意义上的“合规RAG”。

：由于生成答案的所有知识碎片均来源于企业自有的、已确权的知识图谱，企业可以清晰地主张该生成内容的派生权利。知识图谱的

能力，为证明“AI生成内容中包含的独创性智力贡献”提供了技术证据，这在未来的法律争议中将是关键筹码。

：企业可以将无法出境的原始数据，在其内部私有环境中，先构建成知识图谱。最终，可以将这个

（而非原始数据）或基于图谱生成的

提供给海外员工。这样，海外员工获得的是经过“编译”和提炼的“认知价值”，而非敏感的“原始信息”，从而在合规与业务需求之间找到平衡点。

五、结语与展望：迈向“认知资产”管理的新时代

国家探索“词元交易”，标志着数据要素市场化配置改革已进入深水区。它预示着，在AI时代，企业最核心的竞争力将不再只是拥有多少“数据”，而在于能够多有效地将数据转化为可交易、可合规、可增值的“认知资产”。

在这一历史性转折中，知识图谱的角色正从传统的“数据组织工具”升级为新一代的“价值锚定底座”。它解决了大模型带来的“幻觉”与“黑箱”问题，更重要的是，它为知识这件最难估价的无形资产，提供了一套科学、可靠的价值评估与流转体系。

对于企业和决策者而言，现在正是重新审视自身数据资产的时刻。当政策从抽象的数据交易走向具体的词元交易，那些率先拥抱知识图谱技术的企业，将不仅合规地跨越AI应用的法律雷区，更将建立起属于自己的“认知资产”壁垒，成为下一代智能经济中的价值创造者。

国家首次探索“词元交易”：大模型时代的知识产权困境与知识图谱的“价值锚定”机会

产品与技术

人工智能

大数据

区块链

大模型时代面临数据供给与合规困境，词元交易政策为企业提供新型数据资产解决方案。知识图谱技术成为评估数字资产价值的关键底座，帮助企业破解版权风险、明确内容权属、实现数据跨境合规，构建可交易、可增值的认知资产体系。

结构化数据

向量数据库

分布式账本

大模型应用

数据安全

数据合规

数据库

数据流

智能体

2026采购季 | AI焕新·智启新局

dsgc

tencentdb-catalog

tokenhub

ai-class

lexiang

文章

问答

视频

教程

学习中心

腾讯云实验室

直播

竞赛

腾讯云代码分析专区

腾讯iOA零信任安全管理系统专区

腾讯云架构师技术同盟交流圈

腾讯云数据库专区

腾讯云智能顾问专区

腾讯云原生专区

腾讯混元专区

腾讯云TCE专区

腾讯云Lighthouse专区

腾讯云HAI专区

腾讯云Edgeone专区

腾讯云存储专区

腾讯云智能专区

腾讯轻联专区 

腾讯云开发专区

TAPD专区

腾讯轻量云游戏服专区

EdgeOne AI 安全实战专区

腾讯云最具价值专家

腾讯云架构师技术同盟

腾讯云创作之星

腾讯云开发者先锋

腾讯云代码助手

云原生构建

TAPD 敏捷项目管理

Cloud Studio

SDK中心

API中心

命令行工具

涵盖代码开发、场景应用、自动测试全流程，助你从零构建专属AI助手

一站式MCP教程库，解锁AI应用新玩法

聚焦“写作效率、视觉美观与运行性能”三方面进行全面升级，为您提供更高效、稳定的创作环境

社区富文本&Markdown编辑器全新改版上线，欢迎大家体验!

诚挚邀请您参与本次调研，分享您的真实使用感受与建议。您的反馈至关重要，感谢您的支持与参与！

国家首次探索“词元交易”：大模型时代的知识产权困境与知识图谱的“价值锚定”机会

国家首次探索“词元交易”：大模型时代的知识产权困境与知识图谱的“价值锚定”机会

社区

活动

圈层

关于

腾讯云开发者

热门产品

热门推荐

更多推荐