蘋果公司計劃投入最高數億美元獲取新聞內容版權，並提出按使用量付費的浮動報酬機制，即僅當合作方內容被Siri實際使用時才向出版商支付費用。這一訊息在8月中旬傳出後，引發內容行業廣泛討論，A股“AI語料”板塊當日大漲，讀客文化盤中一度觸及20cm漲停，中信出版、中國出版、海天瑞聲等跟漲。西南證券傳媒首席分析師苟宇睿認為，這類行情具備情緒與主題資金輪動特徵，長期看AI正推動傳媒內容產業從“消費品”轉向“資料+IP資產”雙重定價，國內從“規模競爭”轉向“價值和質量競爭”，政策推動“以詞元為基礎的資料集價值體系”確權。

圍繞蘋果的“按量付費”模式，上海財經大學競爭法與智慧財產權研究中心執行主任厲彥冰指出，這並非新範式，蘋果支付的仍是因AI使用受版權保護作品而產生的美國版稅，按量付費是版權法常見的許可費計價模式之一。北京大成（上海）律師事務所高階合夥人傅鋼強調，著作權法關注的是企業實際實施了哪些作品使用行為，以及是否獲得許可，而非費用支付方式；即使合同約定按次付費，若來源方權利有瑕疵或授權範圍未覆蓋使用場景，仍可能產生侵權或違約風險。北京市中倫文德律師事務所上海分所合夥人黃陽陽則認為，在協議框架下蘋果基本規避了版權侵權風險，除非引用的新聞本身侵犯第三方版權。

厲彥冰提醒，按量付費只是許可費計價方式，屬於合同條款，僅約束合同當事人，不涉及AI使用作品行為的定性。她指出，計量口徑的界定仍不清晰，例如一次查詢呼叫三家出版商的五篇報道生成摘要，算五次、三次還是一次？若發生技術故障再次呼叫，使用量如何計算？是否針對抓取、訓練、檢索、引用、輸出等不同環節分別計算？這些技術選擇直接影響許可費收取。

在議價權方面，厲彥冰認為，無論是固定年費還是按量付費，兩種計價方式本身無優劣，真正決定結果的是議價能力：“誰掌握計量資料，誰就掌握定價的解釋權。”固定授權模式下，內容是否被用的風險由平台承擔，而按量付費將風險轉移給內容方。通常計量資料由平台掌握，內容商無法驗證呼叫次數和總額分配，集體議價能力被削弱。黃陽陽也指出，內容方在舉證侵權上存在劣勢，高質量中文內容版權分散，出版商、新聞媒體獨立分散，集體議價能力偏弱，AI平台獲取授權流程複雜、交易成本高昂。一位出版社從業者透露，出版社對語料訓練問題普遍意識不足、態度消極被動，但若有人願意付費，利益共享、風險共擔，對出版社利大於弊。

蘋果的“主動合規”姿態在其2025年年報中亦有體現。蘋果在年報中將AI列為風險因素，認為AI等複雜技術可能使使用者接觸有害或不準確內容，也可能涉及為訓練取得和使用受版權保護材料，以及在模型輸出中再現受版權保護內容，由此產生產品修改、訴訟成本、許可費用和監管處罰。傅鋼認為，這說明蘋果已將AI版權、內容安全和產品責任視為前置的中長期經營風險，對國內大模型廠商的啟示是，AI語料合規應覆蓋資料取得、清洗、訓練、微調、索引、檢索、輸出和投訴處理的完整過程。

關於未來內容行業重估，傅鋼表示，未來真正稀缺的可能不是“更多的資料”，而是能被大模型持續、穩定、合規使用的高質量資料資源。大模型廠商的資料競爭將逐步從公開抓取轉向與新聞媒體、出版機構、專業資料庫和垂直行業內容提供方建立長期授權合作。苟宇睿認為，大眾通俗文本、公版書、開放網頁資料供應充分，真正稀缺的是高質量、獨家、合規、可溯源的專業垂類資料，如醫學教材、法律判例、學術期刊、行業深度報告、權威新聞及多模態真實物理互動資料。他總結受益內容資產為“稀缺+獨家+合規+可溯源+即時”五類：專業垂類知識、權威古籍/工具書、即時權威新聞、網文/影視IP、資料服務/加工類公司。未來語料廠商收入結構和估值體系可能重構，理想路徑是在傳統出版/發行收入外新增“資料授權/API呼叫分成/資料加工服務”增量收入線，但直接語料授權收入尚未規模化兌現。苟宇睿提醒，兌現節奏可能不快，受權屬複雜、工程壁壘等約束，重估更可能發生在少數專業、獨家、稀缺、可溯源的垂類內容持有方。IDC資料顯示，2025年中國人工智慧基礎資料服務市場規模達62.62億元人民幣，同比增長27.8%，預計2026年增至78.34億元，2025-2030年複合年均增長率19.6%。目前國內語料資料以“資料本地化+私有部署”為主，暫未公開大規模付費授權交易，並行三類做法：自建/合作研發專有模型（如中信出版“夸父AI”、中國出版“中華古籍大模型”、中文線上“逍遙”大模型等）、共建國家級正版語料庫（首批22家機構共建，人民網牽頭“主流價值語料生態聯盟”）、專業資料服務外包。

關於“合理使用”與侵權的界定，多位律師指出，核心爭議在於AI大模型訓練使用版權作品是否構成著作權法意義上的合理使用。AI公司認為，模型學習語言規律、知識關係後形成新技術工具，輸出具有轉換性；版權方則認為，訓練以商業經營為目的，需完整大規模複製作品，部分資料來自盜版網站，模型可能復現原作品並生成替代性內容，削弱原市場，構成侵權。傅鋼認為，不能僅以訓練具有“轉換性”作為當然抗辯，也不能僅憑作品被用於訓練就推定侵權。黃陽陽認為，未經授權複製語料不等於輸出內容侵權，訓練合法也不代表輸出摘要準確。傅鋼建議，界定合理使用應考慮資料取得方式、訓練中的複製行為、模型能否穩定復現受保護表達、最終產品是否與原作品競爭，以及企業是否採取過濾、去重、阻止復現和處理投訴的措施。

現實認定更為複雜。傅鋼指出，同一AI業務中不同環節可能得出不同結論，例如法院可能認為訓練模型具有轉換性，但認定從盜版渠道取得和長期儲存作品不屬於合理使用；也可能認為訓練階段無侵權證據，但模型釋出或輸出構成侵權。今年7月20日，“巴茨訴Anthropic案”以15億美元和解收官，法官認為Anthropic使用受版權保護書籍訓練Claude屬於“典型的轉換性使用”，構成合理使用，但駁回其用盜版書籍訓練的合理使用抗辯，認定侵權。傅鋼認為，該案明確了“訓練目的具有轉換性”和“資料來源合法”是兩個獨立問題。厲彥冰提醒，該案以和解終結，未產生有約束力的先例；當前唯一進入上訴審的Thomson Reuters v. ROSS案，第三巡迴法院尚在審理中。她指出，截至目前，美國沒有任何聯邦上訴法院就AI訓練是否構成合理使用作出實體判決，地區法院判決存在衝突，法律不確定性短期難以消除。

若版權保護不當，多位受訪者擔憂“竭澤而漁”。皮尤研究中心研究顯示，自ChatGPT問世後釋出的網頁中，超過三分之一可能帶AI生成痕跡，大量網頁可能形成機器人閱讀機器人生成內容的迴圈。黃陽陽提醒，知識凝固在模型引數權重裡，靠統計規律生成答案，知識不會自動更新，容易產生幻覺。一位出版從業者透露，上游作者大量人機協同創作，作品“AI味”濃，原創性問題可能帶來著作權麻煩。在新聞領域，黃陽陽認為，AI訓練對新聞報道語料版權侵權問題重視不足，新聞報道數量大、質量高、公開易獲取，成為爭議重災區。她指出，除極少量簡單描述外，絕大多數新聞報道都是版權作品，新聞事實本身不受保護，但記者的文字表達、敘事編排、採訪成果受保護，AI利用新聞報道訓練仍存在侵權風險。她強調，大模型合規需將版權、內容安全、產品責任一起評估，不能只看重模型效果。上海段和段律師事務所合夥人劉春泉表示，大部分大模型企業未主動向著作權人購買，並在商用前隱匿訓練語料來源、技術處理輸出結果，給版權保護和舉證帶來難題。劉春泉認為，AI企業將作品掃描複製用於資料庫訓練是商業行為，應認定侵犯複製權；大模型語料訓練是純粹商業行為，雖不直接銷售，但通過token實現商業利益，未分給版權人，法院若認定合理使用等於“慷他人之慨”幫大模型企業節省成本，合理使用缺乏合理性。從利益平衡角度，他認為新技術發展需法律制度寬容，但也要考慮AI發展對大模型使用的替代效應。