8月28日，2026年中国国际大数据产业博览会在贵阳开幕，主题直指“词元——数据要素价值释放新路径”。
万联易达数据中心负责人周宜对此做出判断：“Token的价值释放，不在于数据的多少，而在于数据AI-Ready的程度。”
这不是一个简单的概念包装。放在产业AI落地的当前，这句话指向一个正在被越来越多企业验证的现实：大模型调用消耗的Token本身并不产生价值，而真正决定产出的，是Token背后数据的可信度、质量和可理解性。
数据成本是Token消耗的隐性天花板
企业调用大模型，本质上是在消耗Token换取业务结果。随着AI应用从客服、文案等边缘场景向经营分析、实时决策、业务执行等核心环节渗透，Token消耗量正以指数级增长，甚至已成为部分企业衡量AI应用活跃度的核心指标。
但周宜的提醒，恰恰是一个关键信号。
当随着AI介入业务程度不断加深，企业对数据的需求正发生结构性变化：数据范围从企业内部扩展到行业、公共及生态伙伴，让使用场景也从离线分析走向实时决策，对数据的颗粒度、质量、权限和合规性的要求同步提升。
这意味着，数据使用边际成本在急剧上升。如果底层数据无法支撑可信的AI推理，Token消耗得越多，也可能只是产生更多无效结果——不是产出更多价值，而是浪费更多算力。
问题的根源在于，传统数据基础设施是为“人读”设计。报表、看板、API接口，均是服务于人类分析师的理解和判断。但AI作为数据的新主体，需要的是“机读”。正如周宜所言，“在AI时代更需要结构化、语义统一、可验证、可溯源的数据”。数据基础设施必须从传统数据治理向以可信数据空间为基础的AI-Ready体系升级。
这不是技术迭代，而是数据范式的切换。
从“可信”到AI-Ready，三层能力构建数据新底座
传统可信数据空间，底线是解决数据在跨主体流通中的“可信、安全、合规”问题。但当AI成为数据使用的主力，仅仅“可信”还不够。
围绕这一思路，周宜介绍，万联易达在全产业数据的可信能力建设方面，已形成支撑AI-Ready数据的三层架构。
第一层是可信数据空间，解决“敢用”的问题。通过标准化连接器接入万联易达产业生态数据。过程中，模型下发至各参与方本地沙箱计算，使原始数据不出域，仅返回计算结果。这确保了数据在跨主体流通中的安全与合规。
第二层是全模态数据管理，解决“可用”的问题。通过对多源、多类型数据进行治理和加工，提高数据质量，并形成高质量的数据集。
第三层是本体建模，进一步实现数据“用得好”。以统一的业务语义，让不同来源、不同格式的数据能够在统一的业务语境下被AI理解。
三项能力对应AI-Ready数据的三个必要条件：数据可信，才敢用；数据高质量，才可用；数据可理解，AI才能用得好。三者缺一不可，才能减少无效Token消耗，让每一次模型调用更接近真实的业务结果，而非“幻觉输出”。
AI-Ready数据要在真实场景中验证
可信数据空间的价值，还要回归到真实产业场景中验证。
万联易达作为一家AI驱动的生产性服务集团，其中，在大宗交易、物流服务、金融科技、企业服务等方面沉淀了大量的数据，为AI-Ready能力提供了真实的试验场。
周宜以物流运输中的多式联运场景为例，公路、铁路、水运等不同运输方式需要共享天气、道路、轨迹等数据，但不同运输方式的数据语言并不统一。同样的“到达”，在铁路系统被称为“到站”，在水运中可能代表“到港”，在公路运输中代表“进入园区”，语义歧义直接导致AI推理的偏差。
对此，万联易达可信数据空间通过联邦模型整合多源数据，通过全模态数据治理形成高质量数据集，再通过本体建模统一“到达”“发运”等业务语义，让智能体能够基于统一语义进行判断。最终实现ETA（预计到达时间）准确率提升22%，延误责任全程可追溯，换单时间从三到五天缩短至小时级。
从案例可以得出结论，AI-Ready并不是一个抽象的数据标准，而是一套能在真实产业场景中跑通、能产出可量化业务结果的数据能力体系。
让每个Token产出可信的业务结果
回头看，过去十年产业数字化的主线是“把数据存下来”，而未来十年的命题，是如何“让数据被AI用起来”。
“万联易达的全产业可信数据空间是在做一件翻译的工作，把分散在产业不同主体之间的异构数据，统一成AI能理解、敢调用、用的准的语言。”周宜表示，这并不是靠堆算力换来的，而是靠扎根产业场景打磨而来的，通过提供AI-Ready数据，“让数据打通孤岛、可信流通、交叉验证，使每个Token产出可信的业务结果。”
目前，万联易达可信数据空间已取得信息系统安全等级保护三级认证，完成与北京市区域功能节点的互联互通，并入选国家重大建设项目库。
从产业场景到技术能力，再到跨场景复用，可信数据空间正在成为连接数据与产业AI的重要基础设施。对于产业而言，真正有价值的不是消耗更多Token，而是让每一次Token调用都建立在可信、高质量、可理解的数据基础之上。
