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1、12026年3月Daryl Smith Neudata研究负责人darylneudata.co2026年另类数据市场规模概览23.研究目的4.主要发现10.未来展望10.可能出现的问题12.结论13.附录15.研究局限性及注意事项目录3目标我们利用 Neudata 平台的数据集，尝试估算全球投资管理行业中数据买方的年度另类数据支出。同时评估这些支出在不同地区及不同数据集的分布情况，分析趋势的变化。为避免歧义，本研究不包括以下内容：基础设施、人力成本、云服务等购买数据之外的支出 投资管理以外的数据支出 传统数据支出 此外，我们在 2025 年对目录中的数据集分类进行了修订，特别是重新定义了传统数

2、据和另类数据的细分。这也是本报告中历史数据和预测数据与去年分析结果存在差异的主要原因。完整方法论请参见附录。4主要发现我们沿用了去年的分析方法，并在今年的模型中新加入了 2,805 个数据集。在此基础上，我们估算，到 2025 年底，全球投资管理领域的另类数据支出达到了 28 亿美元，略低于此前29 亿美元的预测。今年最值得关注的发现之一是我们一年前发布的 2025 年支出预测出乎意料地准确。换言之，我们并未观察到整体买家支出出现超出预期的增长，这种情况并未因供应商增加人工智能功能或服务而发生改变。这表明，现阶段供应商主导的人工智能功能在商业层面的影响仍然呈现不均衡状态。虽然部分供应商的产品成

3、功地展现出了人工智能的价值，但在许多情况下，供应商对人工智能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。另类数据支出增长依然强劲，同比增长 17%。推动这一增长的主要因素是 Neudata 目录中的新数据集数量增加，数据报告数量从 2024 年的 2,215 份提升至 2025 年的 2,805 份。这一支出增长预期与我们 2025 年的调查结果一致。调查显示，57%的买家预计未来一年将增加支出，其中 15%的买家表示预算同比增幅将超过 15%。1.2025 年，全球资管机构在另类数据上的总支出达到28亿美元另类数据市场支出规模预期（十亿美元）资料来源：Neudata

4、2.人工智能功能的扩展尚未有效推动买家支出的增长5您的组织利用人工智能和大语言模型来处理哪些工作？资料来源：Neudata尽管如此，仍有若干重要的细微差别值得关注：a)部分供应商确实受益于人工智能驱动的差异化。尽管整体支出未出现超预期增长，但部分供应商实现了逆势增长。通过提供买方认为真正具备实际价值的人工智能功能，这些供应商成功赢得客户并推动收入提升。近期案例包括：一家提供人工智能（AI-ready）新闻及博客内容的数据供应商，以及另一家提供以人工智能/机器学习技术为基础的交易信号产品的供应商。b)与人工智能快速发展相关的数据需求依然强劲。2025 年，市场对用于识别并量化人工智能受益公司的数

5、据需求显著升温。例如，用于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等。我们预计，这些与人工智能基础设施及产业链相关的数据将持续推动另类数据收入增长，并至少延续至 2026 年。c)基金正在采用人工智能技术，但主要用于提升生产力与运营效率。2025 年的调查显示 ，投资机构对人工智能/机器学习的使用率已显著提升。然而 ，其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%）。我们使用生产力工具、知识库等人工智能/大语言模型来提升内部任务处理效率我们使用人工智能/大语言模型聊天机器人我们构建了内部人工智能模型来处理数据我们

6、使用人工智能处理的数据来优化我们的投资/交易策略我们使用第三方人工智能模型/无代码平台来处理数据我们不使用人工智能/大语言模型其他6过去一年的基金公告进一步印证了这一趋势。许多机构正在开发人工智能工具，以加速研究流程或简化选股决策。鉴于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人工智能工具中获得显著的经济收益，这一点或许并不令人意外。d)人工智能可能正在改变数据的使用方式，而非数据支出规模买方整体数据支出没有明显增长，但这并不意味着另类数据供应商未参与到人工智能热潮之中。相反，这更可能反映出投资机构内部获得数据方式的变化。过去一年，我们观察到买方