阿里云智能集团产品生态发展部总经理

刘丽娟

　　大家好，很荣幸今天能参加这次分论坛，我是阿里云产品生态负责人刘丽娟。

　　阿里云有一个交易平台叫云市场，今天能参加此次论坛也是因为我们云市场其实有非常广泛的数据交易业务，今天跟大家分享一下阿里云是2012年推出的云市场，阿里云云市场只是阿里云的服务，一方面帮我们的客户和伙伴做软件、数据包括服务、AI产品的交易平台。

　　另外一方面其实可以帮助我们的企业搭建一个内部的软件中心，帮企业来管理这个软件的采购，授权和分发，这是阿里云云市场。

　　我们是2012年推出云市场的时候，当时只有软件交易业务但是我们收到越来越多客户的需求和咨询，问我们说有没有可能快速在云上获得数据，2016年的时候就推出了云市场的数据交易专区，在这个数据交易专区当时是基于API的交付，当时中国API的市场相对比较标准化，所以当时我们推出了基于API的数据交易，客户可以通过API来直接调用数据服务商提供的数据。

　　近几年随着AI技术的发展以API交付的数据其实是不能满足像大模型训练、智能体构建这一类型的新兴领域的需求，于是我们又推出了数据集，上个讨论也提到了数据集其实可以更好地支持大模型来调用数据，当时我们推出了数据集服务。

　　近期咱们有看到MCP也推出了，我们最近也开发一套一键式或者是快速地从数据API转为MCP的功能，帮助我们的数据提供商能够把以API提供的数据快速集成的模型里供模型调用和使用。这是在云市场做的一些功能。云市场做数据交易业务差不多9年多了，这9年多的经历里有一些观察，今天也跟各位在座的嘉宾和专家们做一些分享。

　　第一个观察，云计算其实聚合了数据，加速了数据的产生，同时让数据流转的安全性得到了提升，变成数据的新载体。云计算技术的发展让数据在云上繁荣了，同时也催生了云上的数据需求，就是有用、有生。这种场景下各大云计算的厂商提供的数据存储、分析、交换甚至包括模型调用这些服务，让我们的数据有了更丰富的使用场景，同时简化了数据流通的链路。

　　与此同时，因为数据在云上的流转，让数据从非标准化转化为相对标准化，数据的形态多种多样，它在云上流通就相对标准化一点，从公网的交付转化为云内的交付，这样的话成本降低，安全性提升的同时这些云内的数据自然而然的转变成了企业的数据资产。具备了流通性，我们就看到了云计算让数据在云上实现了采、存、算、管、用一站式的闭环，这是我们看到的第一点。

　　第二个观察，AI技术的发展其实催生了大量的数据需求，但是我们看到这个数据需求更多在细分领域的数据需求，同时因为AI技术的发展让更多的企业可以变成一个数据提供商。

　　因为我们AI技术的发展，现在看到更多细分垂直领域的AI应用，教育领域的AI老师，医疗领域的AI分诊小助手，我们在娱乐领域看到的底层支撑渲染机器人，这些领域出现的应用其实背后是大量的细分领域的标准化和定制化的数据需求，我们从去年到现在，我们在云市场上看到了定制化的数据需求的咨询量其实增长了接近两倍，这也是我们看到的趋势。

　　基于这样一个趋势，我们看到了企业把它内部的数据加上外采的数据放在一起，放到大模型里做训练，训练以后再输入到自己企业知识库或者企业的AI语料库，一旦完成这步之后，其实它的数据自然而然转变成了相对规范的而且行业通用的数据AI资产，我们就认为其实这些企业就具备了数据输出的能力，也变成了潜在的数据提供商。

　　第三个观察，我们自己在运营云市场的数据业务，我们就看到了作为一个数据交易平台，云上的数据交易平台其实最核心的第一个是供需匹配。第二个是灵活地付费。 第三是快速地交付。这三点其实是构成了云上数据交易平台最核心的要素。

　　对于这个供需匹配来讲，我们近些年一直在提升平台的能力，在供需匹配层面上如果客户是一个标准的需求，我们的平台能力就足以支持他快速搜索检索匹配到一个精准的数据提供商，如果是一个不确定的需求，我们近些年开发了一些能力，在线的商机对接、主动的商机跟进，这样子的话可以帮客户快速地找到一批能满足需求的数据供应商，然后精准筛选出能满足它需求的数据供应商。这是现在提出的功能。

　　我们也发现免费试用、灵活定价这一系列，按需付费这些功能其实是帮助了数据的需求方能够节省大量的成本，也成了数据供应商首选的功能。

　　同时会发现在整个AI大环境下，这些功能的上线让我们的数据市场繁荣了很多，截至上个月底，我们的云市场现在有4000多个数据供应商提供了大概1万多个数据，各种各样的接口数据，现在的活跃用户达到了数十万。

　　（以上内容根据嘉宾发言速记整理）