美国数据流通共享政策
与欧盟形成统一数据监管框架不同，美国联邦层面尚未建立统一的数据安全、数据产权与个人信息保护的系统法律体系，现行法规呈现分散、弹性较大的特点，仅通过领域性战略和弹性框架提供指引。
从政策演进脉络看，美国数据治理逻辑围绕 “安全底线” 与 “领域需求” 双向展开。综合战略层面，2023年发布《促进数据共享与分析中的隐私保护国家战略》，明确构建一个兼顾隐私保护与数据共享的数据生态系统。国防领域，2023年国防部发布《数据、分析与人工智能采用战略》，支持去中心化数据共享；2024年3月，国防部推出《数据网格参考架构》和《统一数据参考架构》，以强化跨平台、多用户数据协同与智能决策能力。科研领域，2024年国家科学技术委员会出台《研发基础设施中的数据互联互通框架》，推进国家级科研数据的集成共享，鼓励商业云参与其中，促进跨机构、跨学科的数据协同与国际合作。2025年7月，美国总统特朗普签署《One Big Beautiful Bill Act》，计划大幅削减联邦开支，可能形成“科研数据开放收缩、安全数据管控强化”格局。
在此背景下，美国大型科技公司基于联邦政策框架，构建以云平台和API经济为特色的数据共享模式，推出跨云安全隔离技术、开发专用数据集成平台等技术产品，形成“政策定底线、企业创模式”的互动关系。
AWS Data Exchange，构建企业级数据交易生态
Amazon依托其成熟的云计算体系推出AWS Data Exchange（ADX），打通数据采集、建模、分析的闭环，提供多样化的数据订阅、购买与共享方式。ADX集成Amazon S3、Redshift、API等接口，支持公开数据集、定制交易、私有共享等多种模式，并与Marketplace、Lake Formation等服务无缝对接，形成完整的数据资产运营能力。
2024年，AWS围绕生成式AI的数据需求升级ADX平台，特别面向AI模型训练、自动化客服、智能合规审计等场景推出数据产品。平台在安全共享、隐私保护和跨域互操作性方面重点突破：一是推出非公开数据共享模式，适配企业级高安全场景；二是通过PrivateLink实现跨云间的数据访问安全隔离；三是支持数据共享日志审计、权限动态管理、可追溯回溯等功能，满足监管要求；四是兼容Eclipse Dataspace Connector（EDC）与Gaia-X/IDSA标准，实现跨境数据合规流通。
目前，平台汇聚超3500个数据产品，广泛覆盖金融、医疗、地理等行业。如Change Healthcare提供患者支付与诊疗数据，助力保险欺诈识别、医疗优化与AI诊断模型训练。
Microsoft Azure Data Share和工业数据空间，对接国际生态
Azure Data Share允许数据提供方创建数据共享账户，邀请数据接收方，从而实现数据共享，包括两种共享模式：一是快照共享，数据可以全量和增量方式复制到接收方账户；二是就地共享，接收方能通过Azure Data Explorer实时访问源端数据。Azure Data Share可与Azure Synapse Analytics、Azure SQL数据库等分析服务无缝对接。Azure Data Share继承Azure的安全特性和合规体系，2023年推出欧盟数据边界计划（EU Data Boundary），保证欧盟客户数据不出境，以符合GDPR和欧盟数据主权要求。
此外，微软参与IDSA、GAIA-X等欧盟组织，Azure工业数据流通平台集成开放平台通信统一架构（OPC Unified Architecture，OPC UA）、资产管理壳（Asset Administration Shell，AAS）以及Eclipse数据空间组件（EDC）等技术组件，通过构建物理实体的虚拟模型来模拟、分析和优化生产过程。Azure与宝马、西门子等共建Catena-X工业数据空间，提供Azure Edge/Cloud支撑。
Google Analytics Hub，实现零复制的数据协同
Google Cloud依托BigQuery推出Analytics Hub，支持公共、组织内部与私密数据共享模式，通过发布-订阅机制实现零复制共享。核心功能包括：一是基于BigQuery查询授权实现数据驻留不动的访问共享，并支持跨云联合查询；二是自动接入元数据目录提升数据可发现性；三是Clean Rooms功能支持多方数据联合分析，保障隐私安全；四是强化与Gaia-X/IDS兼容性，逐步接入RESTful、SQL Federation等开放协议。
据公开信息，2024年已有10万以上数据专业人员使用BigQuery，相当大比例客户通过Analytics Hub实现跨组织分享。如欧莱雅与隐私计算技术企业Habu合作，通过Analytics Hub的Data Clean Room，与Target、Walmart等多家零售商，共享和分析消费者行为数据，洞察不同渠道的营销投放效果。
美国数据共享平台总结对比
AWS Data Exchange聚焦商业化数据流通，构建完整的数据交易生态，支持第三方供应商销售标准化数据产品。Microsoft Azure Data Share专注于Azure生态内的数据复制与共享，适用于需要共享数据进行精细管理和控制的企业。Google Analytics Hub则强调分析型数据共享，可为内部分析团队提供低门槛的模型共享能力。
表1：美国云公司数据共享平台对比
本文作者
田盼
战略发展研究所
主任分析师
高级工程师，就职于中国电信研究院，长期从事产业数字化政策、需求和趋势研究。
左芳芳
战略发展研究所
分析师
中级统计师，就职于中国电信研究院，长期从事产业数字化、数据要素等研究领域。
张秀凤
战略发展研究所
分析师
硕士、高级工程师。具有多年通信行业、零售行业研究经验。近年来主要从事数字政府、行业数字化转型等领域的研究。=
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