2025年人工智能的快速发展并未如预期般推高另类数据的买方支出——这是一个让许多供应商感到意外的现实。Neudata报告指出，供应商主导的AI功能在商业层面呈现不均衡状态，买方更倾向于采购结构化原始数据集接入内部AI工作流，而非依赖供应商的现成工具。与此同时，与AI基础设施相关的数据需求（数据中心能源、GPU价格追踪）却持续升温。AI正在改变另类数据的“消费方式”，而非“支出规模”。
AI功能与买方支出的错位
供应商AI功能未有效推动预算增长
Neudata 2025年最值得关注的发现之一是：尽管供应商纷纷为数据产品增加AI功能和服务，但整体买家支出并未出现超预期增长。这表明供应商对AI功能的定位与包装方式，与买家期望从中获得的实际价值之间仍存在明显差距。部分供应商确实受益于AI驱动的差异化——通过提供买方认为真正具备实际价值的功能（如AI-ready新闻内容、AI/ML驱动的交易信号产品）成功赢得客户，但这仍是少数。
AI改变使用方式而非支出规模
买方机构对AI的使用正从“采购现成AI工具”转向“构建内部AI能力”。2025年调查显示，投资机构对AI/机器学习的使用率显著提升，但主要应用场景仍集中在提升内部生产力和优化工作流程效率（66%），而非直接用于优化投资策略（31%）。大多数另类数据产品的核心目标在于提升alpha收益，而非提高运营效率，数据供应商迄今尚未从AI工具中获得显著经济收益。
AI基础设施相关数据的增长
数据中心与GPU数据需求升温
尽管AI功能未普遍推高支出，但与AI产业链相关的数据需求表现强劲。2025年市场对用于识别并量化AI受益公司的数据显著升温——追踪数据中心能源需求的数据集，以及监测GPU价格和供应趋势的数据集成为亮点。这些数据与AI基础设施的直接关联性使其成为2025年另类数据市场的新增长极，预计至少延续至2026年。
原始数据集接入内部AI工作流
买方机构越来越倾向于采购结构化且机器可读的原始数据集，直接接入自有的人工智能和大型语言模型工作流程。在这一模式下，基金主要依靠内部的数据基础设施和模型体系来创造价值，而非依赖供应商提供的现成AI工具。部分数据供应商正通过提供更加灵活的数据访问和使用方式来回应这一需求变化。
监管环境的碎片化挑战
三重监管压力的叠加
2025年另类数据市场面临日益碎片化的监管环境。隐私监管方面，精确地理位置信息、远程信息处理数据及特定医疗数据集的风险指数持续调高。金融监管方面，美国SEC等机构愈发关注基金获取和使用另类数据的方式，对尽职调查和模型风险控制的审查更加严格。人工智能政策方面，美国、欧盟和中国采取不同路径，导致监管规则缺乏统一性。
合规成本上升与供给限制
敏感数据集面临更严格审查，数据经纪和跨境规则执行力度加强。合规负担上升、数据集上线速度放缓、对数据来源更严格管控，可能限制供应增长和买方使用率。长期来看，监管将成为市场扩张的主要结构性阻力，这也是Neudata对未来市场规模的估计可能偏乐观的原因之一。
