从数据流通到模数协同 数据交易网ModelHub补齐产业AI服务链条

近日，数据交易网正式推出ModelHub一站式高质量数据集建设运营与微调模型交易平台，在原有高质量数据集建设业务的基础上，向垂直小模型交易与定制化服务延伸。这是国家“模数共振”战略在产业端的一次具象化落地，也是数据要素平台从“数据流通”向“模数协同”升级的标志性探索。

今年4月，工业和信息化部、国家数据局联合启动2026年“模数共振”行动，明确提出推动人工智能模型与数据资源协同互促、同频共振，到2026年底基本形成“数据—模型—场景应用”良性互促的循环。

在多位产业观察人士看来，当前AI向实体经济渗透的核心瓶颈，早已从算力供给转向深层矛盾，一方面通用大模型难以适配细分行业的差异化业务需求，垂直场景存在显著的“最后一公里”差距，另一方面大量沉淀在企业生产一线的业务数据，缺乏标准化的流通验证与变现渠道，业务的定制化小模型更无从谈起，数据与模型各自为战，无法形成价值合力。

作为较早布局产业数据要素市场化的平台，数据交易网此前已建立覆盖多领域的高质量数据集建设与运营体系，积累了大量经过真实业务验证的一手产业数据资源。此次上线ModelHub，本质是对自身数据能力的自然延伸，以可信产业数据为底座，构建“可信数据供给-模型托管分发-一键微调定制-弹性推理调用-透明收益分润”的全链路服务闭环，补上了数据价值向模型价值转化的关键一环。

记者了解到，ModelHub区别于市面通用MaaS平台的核心特征，在于其“产业验证+数据配套+定制闭环”的三重属性。平台要求上线的垂直小模型均来自真实产业场景的落地实践，而非实验室产物，每个模型都配套对应脱敏样本数据集与效果评测报告，实现“调用模型可溯源训练数据、买数据可一键生成专属模型”的双向赋能。

从业内现状看，当前国内MaaS平台多集中于通用大模型token的转售分发，同质化竞争加剧，而真正扎根垂直产业、打通数据与模型价值链路的平台仍属稀缺。数据交易网CEO张瑶介绍到，此次布局是立足自身数据积累走垂直深耕路线，切中了产业AI落地的真实痛点，恰好呼应了“模数共振”的核心逻辑：数据滋养模型迭代，模型释放数据价值，最终反哺产业场景，形成自我强化的生态飞轮。

据平台方透露，下一步ModelHub将持续扩充垂直行业模型与数据集覆盖，联动地方产业园区、行业龙头共建产业级“模数共振”空间，推动更多产业AI应用从“单点示范”走向“规模化落地”。