威,專業(yè),及時,全面,助您挖掘潛力主題機(jī)會!</p><p> 來源:源達(dá)</p><p> 投資要點(diǎn)</p><p> 數(shù)據(jù)要素指的是根據(jù)特定生產(chǎn)需求匯聚、整理、加工而成的計算機(jī)數(shù)據(jù)及其衍生形態(tài),是基于數(shù)字經(jīng)濟(jì)及新質(zhì)生產(chǎn)力產(chǎn)業(yè)發(fā)展而出現(xiàn)的概念。數(shù)據(jù)要素的一次價值體現(xiàn)在在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中,數(shù)據(jù)經(jīng)由各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)的設(shè)計而產(chǎn)生,用以支撐業(yè)務(wù)系統(tǒng)的正常運(yùn)轉(zhuǎn)。數(shù)據(jù)要素的二次價值體現(xiàn)在數(shù)據(jù)可通過數(shù)據(jù)分析、AI大模型等手段,揭示內(nèi)在運(yùn)行規(guī)律,用于支持生產(chǎn)、經(jīng)營和治理等環(huán)節(jié)的戰(zhàn)略決策。數(shù)據(jù)要素的三次價值體現(xiàn)在數(shù)據(jù)作為商品,可交易至更多需要的場景實(shí)現(xiàn)價值利用。數(shù)字化和智能化趨勢下,各組織需要更多數(shù)據(jù)用于分析決策,產(chǎn)生數(shù)據(jù)流通需求,因此數(shù)據(jù)可作為商品進(jìn)行價值流通。</p><p> 數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施是發(fā)展數(shù)據(jù)要素產(chǎn)業(yè)的基礎(chǔ),人工智能技術(shù)將實(shí)現(xiàn)對數(shù)據(jù)要素的更好利用。因此需發(fā)展以數(shù)字經(jīng)濟(jì)、人工智能行業(yè)為代表的新質(zhì)生產(chǎn)力產(chǎn)業(yè),才能加快發(fā)揮數(shù)據(jù)要素行業(yè)的各項作用?!?024年國務(wù)院政府工作報告》中提到:要深化大數(shù)據(jù)、人工智能等研發(fā)應(yīng)用,開展“人工智能+”行動,打造具有國際競爭力的數(shù)字產(chǎn)業(yè)集群;健全數(shù)據(jù)基礎(chǔ)制度,大力推動數(shù)據(jù)開發(fā)開放和流通使用;適度超前建設(shè)數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施,加快形成全國一體化算力體系,培育算力產(chǎn)業(yè)生態(tài)。</p><p> 數(shù)據(jù)流通端是數(shù)據(jù)要素流通的中介與核心,溝通各類市場主體,是數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素進(jìn)行交互、整合、交換、交易的平臺。目前國內(nèi)數(shù)據(jù)要素交易場內(nèi)機(jī)構(gòu)以形成“國家級+省市級+行業(yè)級+企業(yè)級”的格局。其中國家級和省市級交易機(jī)構(gòu)是市場內(nèi)主流,集中于華東與華南地區(qū),以國資主導(dǎo)公司制為主,通常為通用型數(shù)據(jù)交易平臺。而行業(yè)級和企業(yè)級交易機(jī)構(gòu)往往專耕單個或數(shù)個細(xì)分行業(yè)和領(lǐng)域,如:鋼鐵行業(yè)、醫(yī)藥行業(yè)、金融行業(yè)和電信行業(yè)等。</p><p> 數(shù)據(jù)要素是國家基于數(shù)字經(jīng)濟(jì)和新質(zhì)生產(chǎn)力產(chǎn)業(yè)發(fā)展的又一重要政策導(dǎo)向方向。伴隨國內(nèi)新質(zhì)生產(chǎn)力產(chǎn)業(yè)發(fā)展壯大,數(shù)據(jù)要素市場商業(yè)化有望加快成熟。建議關(guān)注數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施、人工智能和數(shù)據(jù)要素交易平臺等環(huán)節(jié)的投資機(jī)會。</p><p> 政策導(dǎo)向不及預(yù)期的風(fēng)險,市場競爭加劇的風(fēng)險,技術(shù)發(fā)展不及預(yù)期的。</p><p> 一、數(shù)字化和智能化趨勢下,數(shù)字要素市場生態(tài)逐漸完善</p><p> “數(shù)據(jù)要素”是數(shù)字經(jīng)濟(jì)中,討論生產(chǎn)力和生產(chǎn)關(guān)系時對“數(shù)據(jù)”的指代,是對數(shù)據(jù)促進(jìn)生產(chǎn)價值的強(qiáng)調(diào),即數(shù)據(jù)要素指的是根據(jù)特定生產(chǎn)需求匯聚、整理、加工而成的計算機(jī)數(shù)據(jù)及其衍生形態(tài),投入于生產(chǎn)的原始數(shù)據(jù)集、標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)集、各類數(shù)據(jù)產(chǎn)品及以數(shù)據(jù)為基礎(chǔ)產(chǎn)生的系統(tǒng)、信息和知識均可納入數(shù)據(jù)要素討論的范疇。</p><p> 圖1:數(shù)據(jù)要素主要表現(xiàn)形態(tài)</p><p><p style=)

資料來源:《數(shù)據(jù)要素白皮書》,源達(dá)信息證券研究所
數(shù)據(jù)要素的一次價值體現(xiàn)在支撐企業(yè)、政府的業(yè)務(wù)系統(tǒng)運(yùn)轉(zhuǎn)實(shí)現(xiàn)業(yè)務(wù)間的貫通。在企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型過程中,數(shù)據(jù)經(jīng)由各個業(yè)務(wù)系統(tǒng)的設(shè)計而產(chǎn)生,用以支撐業(yè)務(wù)系統(tǒng)的正常運(yùn)轉(zhuǎn)。
數(shù)據(jù)要素的二次價值體現(xiàn)在數(shù)據(jù)可揭示內(nèi)在運(yùn)行規(guī)律,用于支持生產(chǎn)、經(jīng)營和治理等環(huán)節(jié)的戰(zhàn)略決策。在數(shù)據(jù)分析、人工智能等技術(shù)支持下,數(shù)據(jù)可用于構(gòu)建出理解預(yù)測乃至控制事物運(yùn)行的模型體系,從而支撐未來決策。
數(shù)據(jù)要素的三次價值體現(xiàn)在數(shù)據(jù)作為商品,可交易至更多需要的場景實(shí)現(xiàn)價值利用。數(shù)字化和智能化趨勢下,各組織需要更多數(shù)據(jù)用于分析決策,產(chǎn)生數(shù)據(jù)流通需求,因此數(shù)據(jù)可作為商品進(jìn)行價值流通。
圖2:數(shù)據(jù)要素產(chǎn)生價值的三種方式

資料來源:《數(shù)據(jù)要素白皮書》,源達(dá)信息證券研究所
根據(jù)數(shù)據(jù)要素的三次價值,數(shù)據(jù)要素市場可分為數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)存儲、數(shù)據(jù)加工、數(shù)據(jù)流通、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)應(yīng)用、生態(tài)保障七大模塊。其中為實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)要素的一次價值需推動政府及企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型,發(fā)力服務(wù)器及云計算中心等數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè);實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)要素的二次價值需發(fā)展人工智能行業(yè),通過大模型等智能終端輔助決策;實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)要素的三次價值需構(gòu)建數(shù)字要素交易流通市場,方便數(shù)據(jù)要素的市場化流通。
圖3:數(shù)據(jù)要素市場構(gòu)成

資料來源:國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心,源達(dá)信息證券研究所
通過數(shù)據(jù)分級分類可將數(shù)據(jù)分為四類數(shù)據(jù):公開數(shù)據(jù)、低敏感度數(shù)據(jù)、中敏感度數(shù)據(jù)、高度機(jī)密數(shù)據(jù)四種,提出針對不同數(shù)據(jù)類型,應(yīng)用不同的數(shù)據(jù)流通技術(shù)和服務(wù)模式。
圖4:數(shù)據(jù)流通金字塔模型

資料來源:國家工業(yè)信息安全發(fā)展研究中心,源達(dá)信息證券研究所
中國數(shù)據(jù)交易市場規(guī)模保持高速增長趨勢,預(yù)計2023年中國數(shù)據(jù)交易行業(yè)市場規(guī)模達(dá)1199億元,同比增長36.72%。預(yù)計2030年中國數(shù)據(jù)交易行業(yè)市場有望增長至5156億元。
圖5:2021-2030年中國數(shù)據(jù)交易行業(yè)市場規(guī)模及預(yù)測
資料來源:《2023年中國數(shù)據(jù)交易市場研究分析報告》,源達(dá)信息證券研究所
二、加快新質(zhì)生產(chǎn)力建設(shè),為數(shù)據(jù)要素生態(tài)保駕護(hù)航
人工智能大模型對數(shù)據(jù)要素有巨大需求。AIGC行業(yè)進(jìn)入高速發(fā)展期,AI大模型性能持續(xù)提升的背后是千億級以上的參數(shù)訓(xùn)練,帶來對算力的高額需求,有望推動新一輪AI基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)。根據(jù)OpenAI官網(wǎng),AI模型訓(xùn)練計算量自2012年起每3.4個月就增長一倍。以GPT-3模型為例,根據(jù)lambdalabs數(shù)據(jù),該模型參數(shù)規(guī)模達(dá)1750億,完整訓(xùn)練運(yùn)算量達(dá)3640PFlop/s-days(以3640PFlop/s速度進(jìn)行運(yùn)算,需要3640天)。模型完成單次訓(xùn)練約需要355個CPU年并耗費(fèi)460萬美元(假設(shè)采用Nvidia Tesla V100芯片)。
表1:人工智能大模型的參數(shù)規(guī)模呈指數(shù)級增長趨勢
Models
Release time
Developers
Parameter size/10-8
Sample size/10-9
GPT-1
2018
OpenAI
1.17
10
BERT
2018
Google
3.40
34
GPT-2
2019
OpenAI
15.00
100
Fairseq
2020
Meta
130.00
—
GPT-3
2020
OpenAI
1750.00
4990
GLaM
2021
Google
1200.00
16000
LaMDA
2022
Google
1370.00
15600
GPT-4
2023
OpenAI
—
—
Ernie Bot
2023
Baidu
—
—
SparkDesk
2023
iFLYTEK
1700.00
—
PanguLM
2023
HUAWEI
>30000
資料來源:《大語言模型研究現(xiàn)狀及趨勢》,源達(dá)信息證券研究所
更多大模型類應(yīng)用的推出是對數(shù)據(jù)要素有效利用的基礎(chǔ)。AI Agent是一種以AI大模型驅(qū)動的人工智能工具,可根據(jù)具體場景實(shí)現(xiàn)高度個性化和智能化的智能服務(wù),有望將大模型的潛力最大化,推動AI技術(shù)應(yīng)用化,加速人工智能產(chǎn)業(yè)商業(yè)化。
表2:國內(nèi)廠商加大對AI Agent等大模型驅(qū)動下的人工智能應(yīng)用的投入
公司名稱
大模型產(chǎn)品
阿里云
百煉大模型服務(wù)平臺
AWS
Amazon bedrock 以及partyrock.aws等工具
百度智能云
TiAppBuilder、AgentBuilder
京東云
Al Agent開發(fā)管理平臺
螞蟻集團(tuán)/螞蟻數(shù)科
螞蚊Al Studio+Max
昆侖萬維
SkyAgents
商湯科技
MaaS平臺-應(yīng)用智能體
深信服科技
AI算力平臺
神州數(shù)碼
神州問學(xué)-AI應(yīng)用及Agent管理
騰訊云
騰訊元器
月之暗面
Kimi Plus
中國電信(天翼AI)
智能體開發(fā)運(yùn)營平臺
字節(jié)跳動
扣子/Coze,火山引擎Al Agent開發(fā)管理平臺
360
360智腦、360智匯云
資料來源:IDC,源達(dá)信息證券研究所
服務(wù)器等數(shù)據(jù)基礎(chǔ)設(shè)施是數(shù)據(jù)要素價值得到有效利用的基礎(chǔ)。自O(shè)penAI發(fā)布ChatGPT后,AI大模型有望成為助力千行萬業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的底層支撐。AI大模型的訓(xùn)練和運(yùn)行過程對對算力需求極大,預(yù)計將推動一輪算力中心的建設(shè)。以Nvidia A100服務(wù)器為例(由8個A100 GPU構(gòu)成),單臺服務(wù)器算力約為5Pflop/s,則訓(xùn)練一個具有1750億個模型參數(shù)的大模型需要約2917臺A100服務(wù)器。
表3:具有1750億個模型參數(shù)的大模型訓(xùn)練一天需要約2917臺Nvidia A100服務(wù)器
模型參數(shù)(億個)
350
700
1050
1400
1750
所需算力(E+8PFlop/s)
0.63
1.26
1.89
2.52
3.15
有效算力比率(%)
25%
25%
25%
25%
25%
實(shí)際算力需求(E+8PFlop/s)
2.52
5.04
7.56
10.08
12.6
服務(wù)器算力(PFlop/s)
5
5
5
5
5
每日工作時間(s)
86400
86400
86400
86400
86400
服務(wù)器需求數(shù)(臺)
583
1167
1750
2333
2917
資料來源:Nvidia官網(wǎng),OpenAI,源達(dá)信息證券研究所
用于構(gòu)建算力中心的AI服務(wù)器出貨量高速增長。2023年全球普通AI服務(wù)器/高端AI服務(wù)器出貨量分別為47.0和27.0萬臺,較2022年分別同比增長36.6%和490.5%,并預(yù)計2024年全球普通AI服務(wù)器和高端AI服務(wù)器出貨量分別為72.5和54.3萬臺,分別同比增長54.2%和172.0%。
圖6:AI服務(wù)器出貨量高速增長
資料來源:華勤技術(shù)投資者關(guān)系公眾號,源達(dá)信息證券研究所
華為加大算力基礎(chǔ)設(shè)施研發(fā)力度。目前華為算力基礎(chǔ)設(shè)施布局中:鯤鵬系列以通用算力為主,昇騰系列以智能算力為主,均采用國產(chǎn)芯片打造。華為憑借自身強(qiáng)大的研發(fā)能力,已實(shí)現(xiàn)從算力、存力、互聯(lián)技術(shù)和計算架構(gòu)等方面為世界提供第二選擇,打造算力堅實(shí)底座。從產(chǎn)業(yè)鏈布局看,目前華為主要負(fù)責(zé)服務(wù)器或其中核心器件的研發(fā)和生產(chǎn),并由下游服務(wù)器廠商代理銷售,主要的華為系服務(wù)器廠商有高新發(fā)展(對華鯤振宇持股70%)、四川長虹、神州數(shù)碼、拓維信息和烽火通信等。此外2023年3月中興通訊宣布自身服務(wù)器將為百度“文心一言”提供算力支撐。
圖7:搭載鯤鵬920處理器的鯤鵬服務(wù)器主板
圖8:華為推出昇騰系列AI算力基礎(chǔ)設(shè)施


資料來源:華為官網(wǎng),源達(dá)信息證券研究所
資料來源:華為官網(wǎng),源達(dá)信息證券研究所
三、構(gòu)建數(shù)據(jù)要素交易平臺市場,商業(yè)模式加快成熟
數(shù)據(jù)流通端是數(shù)據(jù)要素流通的中介與核心,溝通各類市場主體,是數(shù)據(jù)作為生產(chǎn)要素進(jìn)行交互、整合、交換、交易的平臺,是推動數(shù)據(jù)交易市場建設(shè)的基礎(chǔ)。數(shù)據(jù)流通端按類型可分為數(shù)據(jù)交易所、企業(yè)主導(dǎo)型數(shù)據(jù)服務(wù)平臺及開放數(shù)據(jù)平臺。未來數(shù)據(jù)交易所有望成為數(shù)據(jù)要素市場交易的主流平臺。
圖9:中國數(shù)據(jù)要素流通行業(yè)產(chǎn)業(yè)鏈

資料來源:《2023年中國數(shù)據(jù)交易市場研究分析報告》,源達(dá)信息證券研究所
數(shù)據(jù)交易按類型可分為場內(nèi)交易和場外交易,場內(nèi)交易由數(shù)據(jù)交易所制定數(shù)據(jù)交易流程及規(guī)章,在交易前負(fù)責(zé)質(zhì)量評估、合規(guī)評估和資產(chǎn)評估等;在數(shù)據(jù)交易環(huán)節(jié)做好風(fēng)險控制;在交易后提供交易核驗、仲裁糾紛等服務(wù)。
圖10:數(shù)據(jù)要素交易模式

資料來源:《2023年中國數(shù)據(jù)交易市場研究分析報告》,源達(dá)信息證券研究所
圖11:場內(nèi)外數(shù)據(jù)交易流程

資料來源:《2023年中國數(shù)據(jù)交易市場研究分析報告》,源達(dá)信息證券研究所
目前國內(nèi)數(shù)據(jù)交易平臺的規(guī)模仍有待壯大。數(shù)據(jù)交易平臺注冊資本數(shù)額大多在5000萬元-1億元,有23家;而注冊資本數(shù)額超過1億元的有4家,其中上海數(shù)據(jù)交易所注冊資本達(dá)8億元,北京國際大數(shù)據(jù)交易所和鄭州數(shù)據(jù)交易中心注冊資本達(dá)2億元。
數(shù)據(jù)交易平臺分布以華東、華南和華中為主。受企業(yè)數(shù)字化水平及數(shù)據(jù)資源分布情況影響,目前數(shù)據(jù)交易平臺分布仍以華東、華南和華中為主,其中華東地區(qū)有14家,占比達(dá)35%,華南和華中地區(qū)各7家,占比為17.5%,三個地區(qū)合計占比達(dá)70%。
圖12:數(shù)據(jù)交易平臺注冊資本數(shù)額情況
圖13:數(shù)據(jù)交易平臺區(qū)域分布情況
?
?
資料來源:《數(shù)據(jù)交易平臺發(fā)展白皮書》,源達(dá)信息證券研究所
資料來源:《數(shù)據(jù)交易平臺發(fā)展白皮書》,源達(dá)信息證券研究所
目前國內(nèi)數(shù)據(jù)交易機(jī)構(gòu)的產(chǎn)品以數(shù)據(jù)集、API和數(shù)據(jù)應(yīng)用服務(wù)為主。少數(shù)機(jī)構(gòu)還提供許可(金麒麟分析師)證、數(shù)據(jù)處理服務(wù)、數(shù)據(jù)分析工具服務(wù)和行業(yè)研究報告等產(chǎn)品。
圖14:主流數(shù)據(jù)交易機(jī)構(gòu)的產(chǎn)品上架情況

資料來源:《數(shù)據(jù)流通市場中數(shù)據(jù)產(chǎn)品的特性及其交易模式》,源達(dá)信息證券研究所
目前數(shù)據(jù)交易平臺的盈利模式主要有三種:傭金模式、會員制和增值式交易服務(wù)三種。其中交易傭金模式的優(yōu)勢是簡單易行、門檻低,但傭金費(fèi)率過高會抑制平臺交易需求;會員制模式可利于促進(jìn)長期合作及交易安全性,但交易規(guī)模的擴(kuò)大具有一定難度;增值式交易服務(wù)模式交易所需提供數(shù)據(jù)處理等更多服務(wù),對平臺的能力提出更高要求。
圖15:數(shù)據(jù)交易平臺的盈利模式

資料來源:《數(shù)據(jù)交易平臺發(fā)展白皮書》,源達(dá)信息證券研究所
中國數(shù)據(jù)要素交易場內(nèi)機(jī)構(gòu)可分為國家級、省市級、行業(yè)級和企業(yè)級。其中國家級和省市級交易機(jī)構(gòu)是市場內(nèi)主流,集中于華東與華南地區(qū),以國資主導(dǎo)公司制為主,通常為通用型數(shù)據(jù)交易平臺。而行業(yè)級和企業(yè)級交易機(jī)構(gòu)往往專耕單個或數(shù)個細(xì)分行業(yè)和領(lǐng)域,如:鋼鐵行業(yè)、醫(yī)藥行業(yè)、金融行業(yè)和電信行業(yè)都有較好應(yīng)用前景。
圖16:中國數(shù)據(jù)要素交易場內(nèi)市場競爭格局

資料來源:《2023年中國數(shù)據(jù)交易市場研究分析報告》,源達(dá)信息證券研究所
目前國內(nèi)數(shù)據(jù)要素交易市場存在的問題有:數(shù)據(jù)產(chǎn)權(quán)不清、數(shù)據(jù)交易活躍度低、同質(zhì)化競爭和新技術(shù)應(yīng)用不成熟等。目前各機(jī)構(gòu)收集的個人數(shù)據(jù)權(quán)屬仍存在爭議,導(dǎo)致交易風(fēng)險較高,需要進(jìn)一步完善相關(guān)制度體系及讓交易所發(fā)揮好做市商功能;而數(shù)據(jù)交易機(jī)構(gòu)的建設(shè)需根據(jù)區(qū)域、產(chǎn)業(yè)和經(jīng)濟(jì)情況做好統(tǒng)籌布局,避免同質(zhì)化競爭和資源浪費(fèi)。
圖17:目前數(shù)據(jù)要素交易行業(yè)仍存在的問題

資料來源:《數(shù)據(jù)交易平臺發(fā)展白皮書》,源達(dá)信息證券研究所
四、投資建議
數(shù)據(jù)要素是國家基于數(shù)字經(jīng)濟(jì)和新質(zhì)生產(chǎn)力產(chǎn)業(yè)發(fā)展的又一重要政策導(dǎo)向方向。國家數(shù)據(jù)局等17個部門聯(lián)合引發(fā)《“數(shù)據(jù)要素×”三年行動計劃(2024—2026年)》:將工業(yè)制造、交通運(yùn)輸、金融服務(wù)、科技創(chuàng)新、醫(yī)療健康、氣象服務(wù)、城市治理等12個行業(yè)作為數(shù)據(jù)要素高水平應(yīng)用的重點(diǎn)行業(yè)。數(shù)據(jù)交易層面國內(nèi)已建成多個大型數(shù)據(jù)交易所,形成“國家級+省市級+行業(yè)級”的發(fā)展局面,為數(shù)據(jù)要素市場發(fā)展打牢基礎(chǔ)。伴隨國內(nèi)新質(zhì)生產(chǎn)力產(chǎn)業(yè)進(jìn)一步發(fā)展壯大,數(shù)據(jù)要素市場有望加快成熟。
五、風(fēng)險提示
政策導(dǎo)向不及預(yù)期的風(fēng)險;
市場競爭加劇的風(fēng)險;
技術(shù)發(fā)展不及預(yù)期的風(fēng)險;
" alt="源達(dá)研究報告:加快發(fā)展新質(zhì)生產(chǎn)力,數(shù)據(jù)要素商業(yè)生態(tài)逐步成熟">