尋錨：數據要素競爭力在AI時代重構企業定力

【億邦原創】2026年，業界共識將其稱為“AI大規模應用元年”，這并非指技術剛剛誕生，而標志著AI發展進入了從“技術突破”邁向“大規模商業落地”的關鍵分水嶺。Gartner的頂級戰略預測揭示了一個不容置疑的真相：AI已不再是一項技術趨勢，而是全新的經濟基礎設施。同時，政策層面亦將2026年定義為“數據要素價值釋放年”。這兩條脈絡實質上是殊途同歸：AI的效能兌現取決于數據，而數據的價值則通過AI實現規模化與智能化釋放。

當前，企業面臨的不僅是機遇，更是嚴峻的知行鴻溝。據相關調查顯示，盡管超過80%的企業認識到數據要素在AI時代的重要性，但僅有不到30%能將其系統化轉化為可持續的競爭優勢。而Gartner的戰略預測進一步揭示了這一挑戰的復雜性：AI主權將分裂全球技術生態，AI技能成為人才核心悖論，多智能體（Multi-Agent）AI將重塑運營流程，而AI風險則直接上升至董事會級別議題。在此背景下，企業核心競爭力的內涵與特征正在被迅速重構。

一、價值創造性：AI時代數據競爭力的基石與導向

價值創造性是企業數據工作的出發點和歸宿，要求數據能力必須能直接或間接創造可衡量的經濟價值，完成從“成本中心”向“利潤引擎”的根本性轉變。

在AI時代，數據價值的創造維度更為豐富：在效率維度，通過AI驅動的流程自動化大幅降低運營成本；在增長維度，利用智能體（Agent）實現超個性化營銷與精準洞察；在創新維度，借由生成式AI與數據探索發現全新業務模式。Gartner預測，到2028年，90%的B2B采購將由AI智能體發起或完成，這意味著一項核心的商業價值——交易閉環——將高度依賴于底層數據的質量、實時性與可信度。

然而，實現數據要素的價值創造需警惕三大陷阱，并結合新的趨勢出現而適當可以迭代升級：

第一，價值錨定陷阱。許多企業投入建設的數據平臺或AI系統，未能回答“為誰創造何種價值”的根本問題。Gartner指出，AI風險已成為董事會級議題，這使得數據價值的錨定必須超越單純的財務指標，與合規性、安全性、可解釋性等治理目標強綁定。成功的企業會將數據項目與具體的、復合的業務指標（如客戶生命周期價值、AI決策準確率、合規成本規避）緊密結合。

第二，價值度量陷阱。在AI智能體將廣泛參與決策與交易的時代，數據價值的衡量需要納入人機協同效能的新指標。例如，在Gartner描述的“AI技能悖論”（既需AI熟練度，也需人類獨立判斷）背景下，衡量數據價值時需評估其如何賦能員工提升決策質量、或如何訓練出更可靠且透明的AI智能體。一套科學的指標體系應涵蓋“人機效率-業務增長-創新與風控”等多個維度。

第三，價值協同陷阱。數據價值的最大化需要跨部門、甚至跨生態的協同。多智能體AI系統的有效運行，前提是底層數據能夠在不同部門、不同智能體之間實現無縫、一致、可信的流轉。傳統的“數據中臺”概念需升級為“智能數據協同平臺”，不僅要打通煙囪，更要為AI智能體提供實時、高保真的上下文信息，這是Gartner預測多智能體AI能否在客戶運營中取勝的關鍵。

二、稀缺性與獨占性：構筑AI主權時代的數據壁壘

數據要素的稀缺性與獨占性正被賦予新的時代內涵。傳統意義上，它源于獨特的采集源或大規模積累；而在AI主權（AI Sovereignty）時代，數據的合規性、地域性和基于特定區域技術棧的適配性，成為了新的稀缺性來源。Gartner預測，到2027年，35%的國家將被鎖定于區域特定的AI平臺，這意味著全球數據格局將走向碎片化。

數據要素稀缺性的構建，因此需要在多個層面進行戰略升級。這包括但并不限于以下三個方面：

數據獲取，即建立符合主權要求的獨特采集能力，這在跨境電商的場景下尤其突出。這包括在遵守不同區域數據法規（如歐盟《人工智能法案》、中國數據安全法）的前提下，通過物聯網、交互設計或生態合作獲取數據。例如，一家全球性車企需在歐美亞不同市場，部署符合當地隱私規范的傳感器和數據收集策略，形成既具本地特色又全球可比的駕駛數據池，這種合規且多源的數據網絡構成了復雜的新壁壘。

數據治理，即發展面向AI的高標準加工能力。原始數據需經治理才能成為可信數據，進而服務于可信AI。AI安全始于數據治理。企業需要建立主權就緒的數據治理框架，確保數據在處理、標注、訓練過程中的可追溯性、質量一致性和合規性。例如，一家金融科技公司為其風險控制模型建立全鏈路、可審計的數據血緣圖譜，不僅提升了模型性能，更在面臨監管審查時提供了關鍵證據，這種治理能力本身成為稀缺資產。

數據應用，實現數據、場景與區域AI棧的深度嵌合，即融合化發展。最高階的獨占性源于數據與特定業務場景、以及當地AI技術生態的深度融合。例如，一家制造企業將其數十年積累的精密工藝參數數據，與本地化的工業大模型平臺進行深度適配和微調，開發出高度契合區域產業鏈需求的預測性維護解決方案。競爭對手即使獲得類似數據，也因缺乏對該區域AI技術棧和產業知識網絡的深度理解而難以復制。

三、動態演化性：在技術浪潮與組織變革中持續進化

數據要素競爭力的第三個核心特征是動態演化性。在AI技術（尤其是智能體技術）快速迭代、業務場景持續遷移、全球監管環境不斷變化的背景下，靜態的數據資產會迅速貶值。

這種動態演化性體現在三個關鍵層面，且均與Gartner的預測緊密關聯。首先，是保持企業數據要素管理的技術適應性，即緊跟從大模型到多智能體AI的技術浪潮。其次，是形成業務敏捷性，即能夠快速響應由AI智能體驅動的自動化商務等新業態。最后，是完成組織的學習性，即在“AI技能悖論”中構建人機協同的學習型組織。

構建企業數據要素之動態演化能力，需要企業形成三大支柱來加以支撐。即：

一是前瞻性的技術雷達與模塊化架構。企業需建立敏銳的技術趨勢監測機制，不僅關注算法突破，更要關注如AI主權、邊緣AI等可能重塑數據架構的宏觀趨勢。贏得AI經濟的企業需要模塊化、可移植、主權就緒的數據平臺戰略。這意味著企業的數據架構必須具備彈性，能夠靈活適配不同區域的云服務或AI平臺，確保數據能力能隨技術生態的變化而平滑演進。

二是支持快速實驗的敏捷組織與機制。動態演化需要允許試錯的組織文化。面對多智能體AI等新范式，企業應設立專門的孵化團隊，在小范圍內快速驗證數據與智能體協同的新模式。例如，可以借鑒“兩個披薩團隊”原則，組建跨職能小組，負責探索如何將客戶服務數據實時分配給不同的客服AI智能體，并快速評估其對客戶滿意度指標的影響。

三是培育全員數據素養與AI協同文化。動態演化的最終動力來源于人。“AI技能悖論”要求企業必須投資于員工的數據素養和AI協作能力。企業應建立平臺和機制，讓業務人員能夠便捷地使用數據工具、理解AI智能體的決策建議、并提供反饋以優化系統。這種貫穿全員的人機協同學習閉環，是組織應對不確定性的根本保障。

四、難以模仿性：在復雜系統中構筑終極護城河

難以模仿性是確保數據競爭優勢得以長期維持的關鍵。在AI時代，其成因更加復雜：不僅源于長期積累（時間壓縮不經濟）或獨特路徑依賴，更源于與復雜AI系統、區域化合規體系以及特定人機協作網絡的高度融合。

構建企業數據要素難以模仿性的路徑，也將隨之而演進。首先，需要構建“數據-AI模型-互補資產”的生態網絡。單一數據或模型易被模仿，但將專屬數據、在特定區域AI棧上訓練的專有模型、與品牌、供應鏈、合規認證等互補資產深度結合，便能形成復雜壁壘。例如，一家零售企業基于其全球消費者數據，在不同主權區域訓練出本地化的推薦模型，這些模型又與當地的物流網絡、支付系統和會員體系深度集成，構成了一個難以被整體復制的智能商業生態系統。

其次，是培育深度嵌入組織的人機協同流程。許多數據能力的核心競爭力隱藏在獨特的“人機協同”流程中。例如，一家公司的市場分析能力，可能依賴于分析師與多個AI智能體（負責數據收集、趨勢初篩、圖表生成）之間默契的協作流程。這種經過反復優化、嵌入日常工作的交互模式，融合了組織特有的知識、信任和習慣，極難被外部復制。

最后，是要創造自我強化的可信數據飛輪。最高階的難以模仿性是建立一個能夠自我增強的“可信數據閉環”。例如，一家采用AI智能體進行B2B交易匹配的產業互聯網平臺，因其提供高度透明、可驗證的交易數據性能報告（符合Gartner對AI驅動商務中“信任”的要求），吸引了更多高質量買賣家入駐，進而產生更多高質量、可驗證的交易數據，用于進一步優化智能體。這個“高質量參與者-可信數據-更優智能體-更多參與者”的飛輪，一旦啟動，便建立了強大的護城河。

結論：競爭力的重構不是優雅的轉身，而是必須成功的強制進化

企業數據要素競爭力的四大核心特征——價值創造性、稀缺性與獨占性、動態演化性、難以模仿性——在AI時代已聯結為一個更具動態和復雜的有機整體。在這其中，價值創造性是羅盤，在AI風險與機遇并存的海洋中指引方向，確保一切數據與AI投資始終指向可衡量、可信賴的商業與治理價值；稀缺性與獨占性是壓艙石，尤其在AI主權興起、全球格局分化的背景下，幫助企業構建符合區域要求、難以替代的數據資源基礎；動態演化性是引擎，驅動企業敏捷適應從多智能體到AI商務的技術浪潮，在快速變化中保持前行能力；而難以模仿性是護城河，通過構建深度耦合數據、AI、組織與生態的復雜系統，確保競爭優勢的長期性與穩固性。

展望未來，我們正在見證競爭范式的深刻轉變。競爭的基礎從傳統要素轉向數據要素與智能，競爭的邏輯從零和博弈更多轉向基于生態的協同與敏捷競爭。未來的贏家，將是那些能夠將高質量、可信賴的數據流，通過主權就緒、高性能的架構，無縫注入AI智能體網絡，并在此過程中有效管理人機技能、管控風險的低數熵企業。

這要求企業必須將數據戰略與AI基礎設施戰略視為同一枚硬幣的兩面，從頂層設計上推動其融合。數據要素競爭力的構建，已不再是IT部門的課題，而是決定企業在智能經濟中生存與發展的核心戰略。答卷已經展開，行動刻不容緩。億邦智庫將持續關注企業數據要素競爭力的發展，報道有價值的創新案例與先進經驗，以及相關產業鏈發展的新成果。

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