在数字化的大潮中，企业进行转型时遇到了数据安全及应用的挑战。而可信数据空间的建立，就像一场适时的甘霖，给企业的数字化变革带来了新的期待。

发展背景

在国际上，尚未形成一套成熟的数据空间部署和应用模式。我国着手推进这一领域的发展，主要是基于国内企业面临的挑战。众多国内企业在大模型开发中使用了美国的开源数据库，这引发了价值观冲突和安全隐患的担忧。特别是在人工智能快速发展的今天，企业一方面希望利用数据实现转型，另一方面又担心与信息技术企业合作可能引发的数据泄露问题。

这表明我国企业对安全高效使用数据的强烈愿望，构建可信赖的数据环境显得尤为紧迫。

主要用处

大型企业通常拥有众多未被利用的数据资源，借助可信的数据平台，它们可以与具备强大模型处理能力的互联网企业建立合作关系。一旦双方达成协议，合作方便能够进入数据平台，按照既定要求对数据进行深入分析。

普通民众难以接触的数据，可信数据空间不仅解决了数据脱敏的问题，还提供了相应的开发工具。此外，政府公开的数据没有明确的分类目录，搜索起来很不方便。但可信数据空间能够解决这个难题，让数据活跃起来，从而帮助中小企业受益。

认证机制

进入这个可信数据区域并非随意之举，它的门槛并不在于数据的验证，而是对数据来源方和用户的身份进行核实，必须进行注册登记。

这种认证体系确保了数据的安全和合理使用，防止了数据无序流动可能引发的信息泄露等风险。以企业自建的数据平台为例，即便具备跨国界的管理功能，要进入可信赖的数据跨境区域，也必须通过认证，这样做提高了数据跨国界应用的安全性。

商业模式

企业若要打造一个可信赖的数据领域，尚无明确的盈利模式可循。然而，众多大型企业已自行搭建了计算能力平台，尽管最初目的并非是为了构建可信数据空间，但这些平台实际上能够助力其实现这一目标。

这为企业开辟了一条过渡通道，无需全面重建。比如，某些大型制造公司借助现有的计算能力平台来拓展可信数据领域，从而降低了成本并节省了时间。

算力消耗

可信数据空间在处理大量数据时，需要消耗较大算力。这一点与大型模型所需的算力存在差异。企业可能拥有自己的模型，但同时也需要依赖互联网公司提供的基础大模型。

企业将基础的大型模型融入数据领域进行改进和调整，这一过程涉及大量计算，并吸引了其他公司的加入。例如，科技公司将语言和视频等大型模型引入制造业企业的数据领域，以此推动创新。

个人数据空间

不提倡独立创建个人数据的信任存储区域，这可以被视为政府构建个人数据存储空间举措的一部分，服务于社会大众。

这样做既确保了个人信息的保护，又促进了数据的有效应用。比如在医疗行业，通过整合个人的健康资料，可以更有效地促进医学的研究和服务的提升。

那么，你怎样看，企业在打造一个值得信赖的数据环境时，面临的最大难题究竟是什么？要是你觉得这篇文章对你有帮助，别忘了给它点个赞，并且转发一下！