科技有限公司中标。这也意味着，互联网大厂不仅采购数据，也可成为其他行业数据集项目的供应商。

　　胡延平认为，目前一些AI大模型企业和行业AI平台都在从各个角度收集数据，需求增长有助于改善数据采集与数据标注行业的营收状况。

　　从需求主体来看，科研机构、高校以及央国企是重要需求主体。具体而言，各行各业都有自己的业务场景和特定需求，尤其AI4S领域，模型、数据、部署都不同于企业和个人用户，科研需求较多。

　　开源模型的广泛应用也是重要驱动力。不过开源模型无法满足新场景下的全部需求，专业领域不仅需要对模型进行微调、特调，还需要大量行业专业知识与专业数据集，并同智能体以及各类软件工具协同。

　　胡延平解释，目前模型水准是否能提升，已经不取决于能够做好的那七八十分，而是取决于目前做不好的那二三十分。解决做不好的二三十分，需要输入大量真实场景的高质量数据。而这类需求越来越难以通过互联网获得，也难以通过传统数据语料公司获取，因为很多需求是面向新的、此前未曾产生过的数据，是典型的长尾需求，所以也会带动数据产业链、数据交易市场的多样化发展。

　　数据标注企业海天瑞声在2026年半年报中称，国内互联网科技公司、政府与央国企、智能驾驶企业等客户的AI需求共同推动境内业务增长，上半年境内营业收入同比增长69.18%。这一数字覆盖多个客户群体，不能直接视为高校或央国企订单的增长率。

　　政策方面，国家数据局今年6月印发的提出，鼓励数据需求方通过购买、合作等形式加大投入，充分发挥政府部门、国有企业、模型企业等单位的示范引领作用，推动数据采买纳入预算编制。

　　今年8月，国家数据局披露，全国已建成高质量数据集超过12.6万个，总体量超过1815PB。