AI 생태계 내 데이터 시장에서 발생하는 경제주체 간 데이터 공유는, 사회적 혜택과 사회적 비용이 동시에 존재하므로, 사회 후생을 극대화하기 위해서는 이 둘 사이의 균형 관계를 명확히 이해하는 것이 중요하다. 본 논문에서는 AI 학습 데이터 최적 공유 문제와 제약 조건에 대한 경제학적 고찰을 하기 위해, 데이터 공유에 대한 경제학적 메커니즘을 구체화하고, 정책적으로 데이터 공유를 촉진할 시 고려해야 할 요소들에 대해 검토한다. 데이터 공유가 사회 후생을 증가시키며 AI-데이터 생태계의 선순환을 일으키기 위해서는 공유되는 데이터의 경제적 특성, 사업자 간 경쟁 관계, 거래 메커니즘, 시장 환경 등에 대한 조건이 존재한다. 이러한 조건이 충족되는 경우, 데이터 공유는 다양한 AI 도구를 통해 기업의 생산성과 혁신의 수를 증가시킬 수 있으며, 이는 경제 성장에도 기여할 수 있다. 그러나 해당 조건이 충족되지 않을 시, AI  생태계 내 데이터 생산이 줄어들거나, 부정적인 외부효과가 발생할 수 있다.