它不是物理空间，而是一套软硬件基础设施加管理机制：跨主体数据可信汇聚、模型协同训练、安全合规应用，底层靠隐私计算和区块链实现「原始数据不出域、数据可用不可见」。每省至少建 3 个、每央企至少 1 个，全国落地规模超百个。政策最终目标是把它升级为「智能体工厂」——批量生产行业专用智能体。这是国家层面对数据孤岛问题的工程化解法。

「模数共振」要解决的核心问题是数据孤岛。这不是一个新问题。数据一旦被特定主体持有，由于权属、利益和责任边界模糊，就会固化在内部无法流动。2026 年政策给出的方案是数据「合理使用」——参照著作权法，在保障权利人利益的同时，允许他人在特定情形下不经同意使用数据，防止恶意闭锁。这个制度设计是整场数据革命的法律地基。

政策推动数据汇聚，但一个深层问题随之浮现：当信息不再由单一主体掌握，传统以信息集中为前提的治理逻辑该怎么重构？一种观点认为，靠行政手段定规则、靠经济激励引导行为就能解决；另一种则指出，在信息高度分散的当下，精细化治理的设计成本和适配难度已经超出传统框架，需要「数智助推」——通过算法精准识别、实时介入来动态优化。两种路径的博弈将决定数据基础设施的实际效果。

「模数共振」政策之后，市场已出现新物种：数据交易网推出 ModelHub，不只是卖数据集，还卖垂直小模型，实现「买数据可一键生成专属模型」。政策还首次提出以词元（token）为基础的数据价值评估与交易模式。焦点不再是数据要不要流通，而是数据怎么定价、模型怎么定制。2028 年之前，能否跑通这套标准化定价和全链路闭环，是检验政策落地成色的关键节点。

「模数共振」空间要求多家企业协同训练模型，但数据确权问题尚未完全解决。比如，一家工厂的 PLC 数据算谁的？设备厂商有份，还是工厂独有？现实中，数据产权「三权分置」（持有权、使用权、经营权）已在试点，但交易流通的核实成本和磋商成本依然很高。真正值得追问的不是「要不要共享」，而是「共享之后出了纠纷谁担责」。目前法律对此的回应仍偏原则性。