この記事では、機械学習（ML）モデル経済におけるデータセットと事前学習モデルの市場の相互関係について述べています。従来の価格設定アプローチは、データとモデルの取引を分離したり、仲介者中心のパイプラインに依存していることが多いですが、これでは対称的なメカニズムを実現できません。著者たちは、データセットとモデルの取引を単一のシステムとして扱う統一型データ-モデル結合市場を提案します。この市場では、供給側のマッピングがデータセットの支払いをモデル価格に見える形で変換し、需要側のマッピングがバイヤーの価格をデータセットに反映させる仕組みです。この相互作用を通じて供給と需要の両方のメカニズムを形成し、均衡価格の存在、ユニーク性、全球収束を保証する標準干渉関数（SIF）を証明しました。実験結果では、仲介者中心のアプローチと比較して効率的な収束と公平性の向上が示されています。