报告概述

到 2034 年，全球人工智能数据合约市场规模预计将从 2024 年的2.896 亿美元增至13.568 亿美元左右，预测期内复合年增长率为16.7%从 2025 年到 2034 年。2024 年，北美占据了市场主导地位，占据了45.9%以上份额，收入1.329 亿美元。

随着组织采用定义如何在 AI 管道中收集、验证、共享和使用数据的结构化协议，AI 市场的数据合同不断扩大。增长反映出企业数据流的复杂性不断增加，以及对防止数据漂移的一致的机器可读标准的需求。数据合约正在成为连接工程团队、数据所有者和人工智能开发人员的统一运营模型的核心层。

一个关键的驱动因素是人们对数据责任和对人工智能系统的信任的日益关注。各组织正在规范数据共享安排，以符合隐私法规、管理风险并确保整个人工智能生命周期输入的可追溯性。使用高质量、可审计的数据管道来验证算法的需求支持了这种转变。企业将结构良好的合同视为减少偏见和防止滥用的一种方式，特别是当人工智能系统嵌入到决策过程中时。

随着企业转向协作数据生态系统，需求正在增加。人工智能应用程序依赖于大型、多样化的数据集，而合约可以在不暴露敏感信息的情况下实现组织之间的安全合作。这一趋势支持依赖共享见解的行业，包括物流优化、欺诈检测和预测性维护。

例如，2023 年 7 月，IBM 推出了旨在实现数据自动化的 AI DataOps 解决方案提高人工智能工作负载的数据可靠性和治理的管道。这使 IBM 能够为寻求扩展人工智能的企业提供服务，同时保持稳健的数据治理和卓越运营。

关键要点

• 2024 年，工具和平台细分市场占人工智能市场全球数据合同的53.8%，反映了其在管理人工智能系统结构化数据协议方面的领先地位。
• 2024 年，云细分市场占62.8%，表明大多数数据合同框架是通过基于云的基础设施实施的。
• 2024 年，合规与治理细分市场达到35.6%，表明对支持负责任的人工智能开发的结构化控制的需求不断增长。
• 美国市场在 2024 年录得1.222 亿美元，复合年增长率为15.3%，强调整个人工智能工作中标准化数据协议的稳步采用
• 2024 年，北美地区占据45.9%，这证实了该地区对人工智能应用的安全、管理良好的数据实践的高度重视。 

生成式 AI 的作用

生成式 AI 极大地改进了创建和处理数据的过程。通过自动执行重复性任务（例如起草条款和审查条款）来管理数据合同。这不仅可以将合同周转时间加快约50%，还可以减少人类起草者可能引入的错误和不一致。

通过分析现有合同和相关数据，人工智能可以协助建议合适的条款并突出潜在风险，从而使合同创建更加可靠和高效。生成式人工智能在合同管理中的影响还体现在将合规准确性提高了50%以上，并将管理工作减少了近三分之一。

它可以帮助组织节省时间和资源通过在谈判过程中及早发现问题来减少代价高昂的错误。平均而言，由于合同清晰度的提高和生成式人工智能工具支持的监控，企业的错误付款减少了高达 90%。这提高了管理数据合同的整体效率和可靠性。

投资和业务效益

随着企业和技术开发人员寻求数据基础设施的可扩展治理解决方案，投资机会正在不断增加。风险投资人和机构投资者正在寻求能够简化跨域数据访问，同时保持透明度和安全性的平台。

对于提供专为人工智能数据生态系统（特别是基于云和边缘人工智能环境）量身定制的合同自动化、监控工具和集成中间件的初创公司来说，潜力巨大。数据合同的商业利益涵盖运营、法律和战略等领域。标准化的数据治理使组织能够遵守全球隐私法，降低数据管理不善的成本，并提高数据资产的回报。明确的合同条款还可以最大限度地减少争议、加快人工智能部署周期并增强合作伙伴之间的信任。最终，数据合同构成了各行业可靠且符合道德的人工智能开发的基础。

美国市场规模

美国人工智能数据合约市场正在快速增长，目前价值1.222亿美元，预计该市场的复合年增长率为15.3%。该市场的增长得益于几个关键因素。医疗保健、金融和技术等各个行业越来越多地采用人工智能，推动了对可靠和受管控数据的需求。

组织需要数据合同来确保数据质量、合规性和可追溯性，这对于值得信赖的人工智能部署。此外，美国云基础设施和人工智能数据中心的增长支持可扩展且安全的数据合同部署，促进无缝数据共享和治理。对 AI 基础设施的大力投资和对数据合规性的监管重点进一步加速了市场增长。

例如，2025 年 11 月，Databricks 通过其 Unity Catalog 治理平台推进了 AI 数据合同，在 Azure Databricks 上使用 GenAI 实现生产级合同分析。一家医疗保健制造商使用经过整体验证的 LLM 和 RAG 管道进行准确的数据提取，同时保持完全的可追溯性和合规性，从而将复杂的多语言合同的处理时间缩短了 95%。

2024 年，北美在人工智能市场的全球数据合同中占据主导地位，占据了超过 45.9% 的份额，持有美元132.9 英里收入高达 100 亿。这种主导地位是由该地区先进的数字基础设施以及微软、IBM 和 NVIDIA 等人工智能技术领导者的强大影响力推动的。这些公司正在推动人工智能数据治理和合同管理方面的创新。

人工智能在金融、医疗保健和电信等关键领域的广泛采用进一步支持了北美的增长，在这些领域，数据合同对于确保合规性和数据质量至关重要。该地区还受益于广泛的风险投资资金和促进人工智能创新和数据隐私的政府举措。

例如，2025 年 10 月，总部位于华盛顿州雷德蒙德的微软通过 2500 亿美元的 Azure 服务承诺发展了 OpenAI 合作伙伴关系，维护前沿模型的独家知识产权，并为 AI 开发提供安全、大容量的数据合同。

组件分析

2024 年，工具和平台细分市场占据了市场主导地位，占据了人工智能市场全球数据合约53.8%的份额。这种主导地位显示了这些平台在管理和自动化数据合同方面发挥的关键作用。此类工具旨在通过执行管理生产者和消费者之间数据使用的规则来确保数据完整性。

它们还提供模式验证和实时错误检测等基本功能，有助于维护人工智能应用程序所需的一致且值得信赖的数据。这些平台还通过自动化合同生命周期管理任务、减少人工干预并最大限度地降低与数据不当处理相关的风险，显着提高了运营效率。

它们的日益普及凸显了向提供端到端合同执行的集成解决方案的转变，促进了数据生态系统中更大的协作和信任。创新于该细分市场的特点是包含人工智能驱动的分析、预测风险评估和增强的安全功能，以满足复杂的企业需求。

例如，2025 年 11 月，Google Cloud 与北约签订了一份价值数百万美元的合同，提供其 Google 分布式云气隙解决方案，这是一个专为隔离环境中安全数据处理和 AI 工作负载而设计的尖端平台。这突显了 Google 对强大、主权云解决方案的承诺，这些解决方案支持工具和平台在管理安全、基于规则的 AI 数据合同方面发挥关键作用。

部署分析

2024 年，云细分市场占据主导市场地位，占据全球 AI 数据合同市场62.8%份额。云支持数据合同的集中管理，使组织能够跨分布式团队和系统轻松实施数据策略。实时监控以及与其他云原生服务的无缝集成进一步增强了云部署的价值主张。

云方法还支持快速扩展并减少基础设施开销，这使其对大型企业和中小型企业都有吸引力。它促进了人工智能数据工作流程得到有效保护和有效治理的协作环境，鉴于人工智能计划中的数据量和复杂性不断增长，这一点至关重要。

例如，2025 年 10 月，微软宣布计划将其数据中心容量增加一倍，以增强人工智能功能和云服务，从而强化了云作为人工智能数据合同领先部署模型的重要性。此扩展支持跨分布式环境的可扩展、实时数据治理和合同执行。

应用程序分析

2024 年，合规与治理部分占据主导市场地位，占据全球人工智能数据合约市场35.​​6%的份额。这种主导地位是由于组织越来越需要满足监管要求并维持道德的人工智能使用。此应用程序领域中的数据合同有助于将合规性规则直接嵌入到数据管理流程中，从而确保透明度、可追溯性和问责制。

这些应用程序可自动执行治理策略，从而减轻与数据泄露或滥用相关的风险。通过提供清晰的审计跟踪和标准化的合同条款，以合规为中心的合同成为旨在构建值得信赖的人工智能系统的组织的关键工具。这种对治理的关注支持更广泛地采用数据合同，以防范人工智能数据处理中不断变化的法律和道德挑战。

例如，2025 年 5 月，SAP 加深了与 Icertis 的合作关系，将人工智能驱动的合同智能嵌入到 SAP 解决方案中，证明实时洞察、合规性和治理。这种集成展示了数据合约如何通过自动化策略执行和增强透明度来支持治理。

最终用户分析

2024 年，数据团队细分占据了市场主导地位，占据了人工智能市场全球数据合约43.1%的份额。这种主导地位是由于它们在准备和管理人工智能项目数据方面发挥着至关重要的作用。这些团队依靠数据合同来正式确定有关数据质量、使用权和交付时间表的协议，这有助于减少误解和错误。

将数据合同嵌入到操作工作流程中，数据团队可以自动执行验证检查并持续监控数据管道。这减少了手动工作量，增强了数据生产者和消费者之间的协作，并加快了人工智能模型的开发周期。数据团队在此 SP 中的突出地位ace 强调了技术团队如何在实施数据合同以实现更好的 AI 成果方面发挥核心作用。

例如，2025 年 6 月，Databricks 宣布与 Google Cloud 建立战略 AI 合作伙伴关系，将其统一数据平台与 Google 的 Gemini AI 模型相结合，以提供可扩展、受治理的 AI 解决方案。这通过实现高效的合同执行和元数据管理来增强数据团队的能力，以确保人工智能工作负载的数据质量。

新兴趋势

一个关键趋势是更小型、专业的人工智能模型的兴起，这些模型优先考虑效率、成本效益和环境可持续性。这些模型消耗更少的能源和资源，帮助组织平衡合同分析的性能和安全性。

此类模型的采用正在稳步增长，使公司能够降低运营成本，同时保持合同审查和合规性检查的高精度。多语言合同自动化也在不断增加，使企业能够跨不同语言和法律框架快速创建和调整合同。​

另一个新兴趋势涉及智能人工智能代理，它可以自动执行复杂的合同任务，例如持续监控合规性和自动适应新的法律要求。这些代理使用机器学习来识别模式并识别合同中的潜在风险，从而随着时间的推移优化合同条款。

公司越来越多地将人工智能驱动的合同分析与 CRM 和 ERP 等企业系统集成，以实现无缝合同审批和绩效跟踪。这通过实时洞察和警报增强了监管合规性和风险管理。​

增长因素

合同创建的自动化是主要的增长动力。人工智能生成合同模板并预先填写标准条款，减少人工工作并加快合同处理速度。这使得合同管理效率更高且不易出现人为错误。

改进风险管理是另一个关键因素；人工智能系统分析合同条款，以便及早发现有风险的条款和不合规问题。这种积极主动的方法使组织能够避免代价高昂的法律问题和运营中断，同时确保遵守监管要求。​

人工智能的数据驱动洞察可以帮助公司发现模式、协商更好的条款和优化供应商关系，从而进一步推动增长。通过分析大型合同数据集，人工智能提供可操作的情报，支持战略决策。

增强的合规管理使企业能够及时遵守各个司法管辖区的法律，减少处罚并与合作伙伴建立信任。这些因素共同促进了行业中更广泛采用人工智能驱动的数据合约，以期从合约数据中获得更好的控制和价值。

关键细分市场

按组件

• 工具和平台
• 服务

按部署

• 云
• 本地部署

按应用程序

• 数据质量保证
• 合规性和治理
• 模型可靠性
• 其他

最终用户

• 数据团队
• AI/ML工程师
• 其他

区域分析和覆盖

• 北方美国
  • 美国
  • 加拿大
• 欧洲
  • 德国
  • 法国
  • 英国
  • 西班牙
  • 意大利
  • 俄罗斯
  • 荷兰
  • 其他国家/地区欧洲
• 亚太地区
  • 中国
  • 日本
  • 韩国
  • 印度
  • 澳大利亚
  • 新加坡
  • 泰国
  • 越南
  • 拉丁美洲其他地区
• 拉丁语美洲
  • 巴西
  • 墨西哥
  • 拉丁美洲其他地区
• 中东非和非洲
  • 南非
  • 沙特阿拉伯
  • 阿联酋
  • 中东和非洲其他地区

驱动因素

数据质量和信任保证

数据合约通过执行明确的数据标准和防止架构漂移来加强人工智能开发。他们的验证机制确保传送到人工智能管道的数据保持准确和一致，从而支持可靠的训练和推理。这种稳定性使团队能够信任他们使用的数据，而无需进行大量的手动检查。

这些合约还通过自动化质量控制和保持数据生产者和消费者之间的版本清晰度来减少治理差距。其结果是持续且可预测的高质量数据流，从而提高了人工智能模型的整体性能。强大的所有权结构进一步增强了复杂数据生态系统的可靠性。

2025 年 10 月，Google 投资150 亿美元建立一个专注于人工智能的数据中心ub 位于安得拉邦，展示了可信数据基础设施的战略重要性。这项投资反映了强大的治理框架和结构良好的数据管道如何加速人工智能的大规模采用。

限制

对数据隐私和安全的担忧

由于隐私和安全风险不断上升，人工智能的数据合约面临着显着的限制。依赖这些合约的集中式数据系统仍然容易受到勒索软件、数据中毒和未经授权的访问的影响，从而引发对敏感训练数据安全性的担忧。遵守 GDPR 和 CCPA 等法规的需要进一步增加了复杂性，增加了运营负担并减缓了组织准备工作。

企业在试图平衡严格的治理要求与高效人工智能工作流程的需求时也会遇到延迟。对法律风险和声誉损害的担忧使得许多组织保持谨慎，即使技术数据合约的所有优势都是显而易见的。因此，受监管或高风险行业的采用进展较为缓慢。

2025 年 11 月，AWS 与 OpenAI 建立了价值 380 亿美元的合作伙伴关系，以扩展大规模 AI 计算能力。虽然这种合作改进了高级人工智能工作负载的低延迟基础设施，但它也加剧了人们对保护大量敏感数据的担忧。确保免受网络威胁和履行监管义务仍然是更广泛部署人工智能驱动的数据合同的主要限制。

机遇

自动化合规性和降低风险

人工智能驱动的自动化在数据合同中的集成为简化合规性和降低风险提供了有希望的机会。自动化合同可加速识别不合规条款，并确保实时遵守不断变化的法规。这有助于组织在治理方面保持领先地位，减少法律风险，提高运营效率。

此外，人工智能可以分析合同数据，以发现优化合同履行和谈判策略的见解。从数据摄取到执行的自动化合同生命周期管理能力通过最大限度地减少人工工作并提高复杂数据环境中的准确性，创造了竞争优势。

例如，2025 年 11 月，Salesforce 推出了与其 CRM 生态系统集成的先进 AI 合同管理工具，可自动提取合同的元数据和进行风险评估。这种自动化简化了合规性检查并降低了风险，使企业能够以更高的速度和准确性管理合同生命周期。  

挑战

过度依赖自动化和信任问题

一个关键的挑战是，在没有充分验证的情况下，过度依赖人工智能自动生成的数据合同的风险越来越大。自动化系统可能会创建不正确的模式或误解边缘情况，从而将隐藏的错误引入下游人工智能工作流程。这会产生一种错误的信心感，使团队更难发现问题，直到问题影响模型准确性或运营性能。

当合同由不透明的人工智能系统生成时，也会出现信任差距。团队可能会犹豫是否依赖看似来自黑匣子流程的输出，从而导致治理差距和所有权的不确定性。建立明确的验证程序和问责制仍然很困难，需要在有效使用自动化合同之前在组织内部进行文化和程序上的改变。

2025 年 10 月，IBM 在 Oracle Fusion Applications 中引入了 AI 代理，以实现采购申请和订单输入等流程的自动化。虽然这一进步提高了效率，但该公司强调仍然需要人工监督来审查人工智能生成的合同和方案作为。成功的部署取决于在自动化与强有力的治理和组织信任之间取得平衡。

关键参与者分析

Google、Microsoft、IBM、AWS、Salesforce、Oracle 和 SAP 凭借强大的企业平台引领 AI 市场的数据合同，为 AI 开发建立标准化、受监管的数据管道。他们的解决方案支持数据质量实施、模式验证、沿袭跟踪和策略合规性。这些公司帮助组织降低模型风险并确保复杂人工智能系统中数据流的一致性。

Databricks、Snowflake、Alation、Collibra、DataRobot、H2O.ai 和 Dataiku 通过先进的数据治理、MLOps 集成和自动验证框架增强竞争格局。他们的工具通过共享合同来协调数据生产者和消费者，以确保准确性和可靠性。这些提供商支持模型监控、可重复性和可扩展的人工智能工作流程ws.

Soda Data 和其他新兴参与者通过提供轻量级、开发人员友好的数据质量检查和合同自动化工具来拓宽市场。他们的平台专注于跨数据管道的实时验证、版本控制和持续测试。这些公司帮助组织实施值得信赖的数据标准，而不会增加不必要的运营复杂性。

该领域的主要参与者市场

• Google
• 微软
• IBM
• AWS
• Salesforce
• Oracle
• SAP
• Databricks
• Snowflake
• Alation
• Collibra
• DataRobot
• H2O.ai
• Dataiku
• Soda数据
• 其他

近期进展

• 2025 年 11 月，Microsoft 继续将 Azure AI Foundry 代理服务推向普遍可用性，将 AI 代理集成到企业应用程序中，并提供增强的治理、实时决策、并改进了模型跟踪。 Microsoft 凭借强大的开发者生态系统和与其生产力套件相关的强大云 AI 产品保持领先地位。
• 2025 年 4 月，Google 推出了 AI 增强型数据编目和发现服务，作为 Google Cloud 的一部分，提高了 AI 项目的数据透明度和管理。 Google 的重点是可扩展的模型开发和 MLOps 功能，以支持企业工作流程中的大型语言模型和 AI 代理。