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　　自己的信息自己保管
 

　　交易市场缺失的原因，也是相应企业产生的原因。由于市场交易携带的各种“交易成本”——搜寻信息、谈判交易、执行合同等等，在公司内部进行这些活动就会更加简单、。同理，比起在开放市场买卖数据，在公司内部生成并使用数据通常也更有利可图。
 

 

　　数据流固然充裕，但算不上大宗商品：每一个信息流都不尽相同，时效性、完备度各异。用一个经济术语来说，就是缺少“通用性”。因此，买方很难对一组数据出价：对于不同类型的数据，价值的可比性并不是很强。买卖双方都怕吃亏，这是抑制交易的因素。
 

　　直到近期，研究人员才开始开发定价的方式方法，咨询公司高德纳(Gartner)称之为“信息经济学”(infonomics)。加州大学圣迭戈分校的吉姆·舒尔特(Jim Short)是数据定价者之一，致力于涉及数据定价的案例研究。
  

　　其中一个案例涉及到2015年申请破产的博彩集团凯撒娱乐(Caesars Entertainment)的一个分支。该分支值钱的资产估值达10亿美元，据称就是客户数据——前17年加入该公司忠诚度计划的4500万客户的数据。
 

　　正因为数据定价如此之难，对一家公司来说，直接收购另一家公司可能更加干脆利落，哪怕它只对被收购方的数据感兴趣。
 

　　2015年，据报道，IBM斥资20亿美元收购Weather Company，就是冲着它海量的气象数据，以及收集气象数据的基础设施。另一个模糊地带是物物交换：英国国家医疗服务体系(NHS)的一部分已经和DeepMind(Alphabet的AI部门)达成一致，用匿名患者数据换取DeepMind从中提炼的医疗洞见。
 

　　和石油不同，数字信息是“非竞争性”的，也就是说，它们可以复制，同时被多人(或多个算法)使用，问题由此进一步复杂化。这意味着数据很容易被用于事先约定以外的其他用途。
 

　　另外，数据所有者也很难界定(以自动驾驶汽车为例，数据所有者可以是汽车厂商，可以是传感器供应商，也可以是乘客；假以时日，若自动驾驶汽车变成“自动所有”汽车，数据所有者还可以是汽车本身。)
 

　　“数据买卖枯燥，”高德纳的亚历山大·林登(Alexander Linden)说。因此，数据交易通常是双边交易和一事一例的，不适合三心二意者：数据合约通常洋洋几十页纸，法律术语密集，规定了数据应如何使用、如何保密。近，一家大银行的一位高管就告诉林登，他可没时间签署这样的文件，哪怕数据价值不菲。
 

　　个人数据就更棘手了。“在一个监管健全的全国性信息市场上，个人信息是可以买卖的，卖方有权决定提供多少信息，”1996年，纽约大学肯尼斯·劳登(Kenneth Laudon)在一篇题为“市场与隐私”文章中写道。
 

　　不久前，世界经济论坛就提出了“数据银行账户”的概念，称个人数据应该“置于一个账户之中，在账户内进行控制、管理、交易和核算。”
 

　　这概念听着很优雅，但交易市场和数据账户都尚未实现。其问题跟企业数据恰恰相反：人们太容易交出个人数据、换取“免费”服务了。微软研究(Microsoft Research)经济学家格伦·威尔(Glen Weyl)说，交易条款几乎是无意间变成了标准。
 

　　继本世纪初网络*后，企业亟需打开财路，捷径之一就是收集数据，实现定向广告投放。直到近，这些公司才意识到，数据还可以转化为无限量的AI服务。
 

　　算法的奴隶
 

　　用数据换取免费服务，这种交易是否公平，主要取决于这些服务的价值源于何处：是数据，还是分析处理数据的算法？
 

　　谷歌经济学家哈尔·瓦里安(Hal Varian)认为，数据中存在“规模收益递减”效应，也就是说，随着数据规模的增加，新增数据的价值呈递减趋势，一旦超过某个阈值，信息的增加就不会带来价值的提升。他说，更重要的是处理数据的算法质量，以及一家公司旗下开发这些算法的人才。谷歌的成功源于“菜谱，而非食材”。
 

　　在网络搜索的早期阶段，情况也许的确如此，但在人工智能的新世界则不然了。算法的自学能力不断长进，馈给它们的数据越多、越新鲜，结果就越理想。
 

　　威尔表示，随着应用数量的不断增加，数据的边际效应事实上还可能递增。就比如网约车领域，在为一项服务收集到足够多的数据(比如实时路况信息)之后，新增数据也许不会带来价值的增益。但只要继续收集下去，它总有一天能提供其他服务，比如路线规划。
 

　　这些争论，加上数据交易的不温不火，也许只是生长疼痛。石油交易市场也用了几十年才渐渐完善起来。颇具讽刺意味的是，加速这一过程的是标准石油公司(Standard Oil)——约翰·D.洛克菲勒于19世纪末建立的石油垄断企业。标准石油的计划就在它的名字之中——标准化，使一种新资源的交易成为可能。
 

　　对于价值高、易于标准化的个人数据，相关交易市场早已存在。“数据经纪商”能对特定类型的数据进行快速交易。在其他领域，市场或类似市场的东西正在萌芽。
 

　　以主导企业数据库市场的甲骨文公司为例，该公司正在开发相当于数据资产交易所的东西，希望客户买卖数据，并结合甲骨文提供的工具套装，从中提炼洞见，而且这一些都在该公司计算云提供的安全环境中进行，确保信息不被滥用。初创企业Cognitive Logic也在开发一款类似的产品，但将数据留存于其他的IT系统之中。
 

　　有的年轻企业希望消费者也能从自己的数据中获益。Citizenme允许用户将自己所有的网络信息收归一处。用户若选择与某品牌分享个人信息，就可获得一小笔报酬。初创企业Datacoup正从个人数据中提取洞见，销售出去，并将部分所得回馈用户。