源达研究论说：加速发展新质坐褥力，数据身分营业生态缓缓老成

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　　起原：源达

　　投资要点

数字化和智能化趋势加速，鼓吹数据身分商场生态完善

　　数据身分指的是凭据特定坐褥需求集聚、整理、加工而成的规画机数据过甚孳生形态，是基于数字经济及新质坐褥力产业发展而出现的见识。数据身分的一次价值体当今在企业数字化转型过程中，数据经由各个业务系统的想象而产生，用以维持业务系统的广大运转。数据身分的二次价值体当今数据可通过数据分析、AI大模子等妙技，揭示内在开动章程，用于支捏坐褥、筹谋妥协决等法子的计策有狡计。数据身分的三次价值体当今数据行为商品，可来往至更多需要的场景杀青价值欺骗。数字化和智能化趋势下，各组织需要更普遍据用于分析有狡计，产生数据通达需求，因此数据可行为商品进行价值通达。

加速新质坐褥力建造，为数据身分产业发展添砖加瓦

　　数据基础设施是发展数据身分产业的基础，东谈主工智能本领将杀青对数据身分的更好欺骗。因此需发展以数字经济、东谈主工智能行业为代表的新质坐褥力产业，才能加速线路数据身分行业的各项作用。《2024年国务院政府使命论说》中提到：要深刻大数据、东谈主工智能等研发应用，开展“东谈主工智能+”步履，打造具有国外竞争力的数字产业集群；健全数据基础轨制，蹧蹋鼓吹数据开辟洞开和通达使用；甩掉超前建造数字基础设施，加速变成世界一体化算力体系，扶助算力产业生态。

构建数据身分来往平台商场，营业模式加速老成

　　数据通达端是数据身分通达的中介与中枢，交流各类商场主体，是数据行为坐褥身分进行交互、整合、交换、来往的平台。现时国内数据身分来往场内机构以变成“国度级+省市级+行业级+企业级”的口头。其中国度级和省市级来往机构是商场内主流，靠拢于华东与华南地区，以国资主导公司制为主，常常为通用型数据来往平台。而行业级和企业级来往机构频频专耕单个或数个细分行业和领域，如：钢铁行业、医药行业、金融行业和电信行业等。

建议关爱

　　数据身分是国度基于数字经济和新质坐褥力产业发展的又一蹙迫政策导向标的。陪同国内新质坐褥力产业发展壮大，数据身分商场营业化有望加速老成。建议关爱数据基础设施、东谈主工智能和数据身分来往平台等法子的投资契机。

风险提醒

　　政策导向不足预期的风险，商场竞争加重的风险，本领发展不足预期的。

　　一、数字化和智能化趋势下，数字身分商场生态缓缓完善

　　“数据身分”是数字经济中，讨论坐褥力和坐褥关系时对“数据”的指代，是对数据促进坐褥价值的强调，即数据身分指的是凭据特定坐褥需求集聚、整理、加工而成的规画机数据过甚孳生形态，干与于坐褥的原始数据集、设施化数据集、各类数据居品及以数据为基础产生的系统、信息和学问均可纳入数据身分讨论的范畴。

　　图1：数据身分主要进展形态

　　贵府起原：《数据身分白皮书》，源达信息证券研究所

　　数据身分的一次价值体当今维持企业、政府的业务系统运转杀青业务间的剖释。在企业数字化转型过程中，数据经由各个业务系统的想象而产生，用以维持业务系统的广大运转。

　　数据身分的二次价值体当今数据可揭示内在开动章程，用于支捏坐褥、筹谋妥协决等法子的计策有狡计。在数据分析、东谈主工智能等本领支捏下，数据可用于构建出默契预测乃至限制事物开动的模子体系，从而维持曩昔有狡计。

　　数据身分的三次价值体当今数据行为商品，可来往至更多需要的场景杀青价值欺骗。数字化和智能化趋势下，各组织需要更普遍据用于分析有狡计，产生数据通达需求，因此数据可行为商品进行价值通达。

　　图2：数据身分产生价值的三种姿色

　　贵府起原：《数据身分白皮书》，源达信息证券研究所

　　凭据数据身分的三次价值，数据身分商场可分为数据聚集、数据存储、数据加工、数据通达、数据分析、数据应用、生态保险七大模块。其中为杀青数据身分的一次价值需鼓吹政府及企业数字化转型，发力劳动器及云规画中心等数据基础设施建造；杀青数据身分的二次价值需发展东谈主工智能行业，通过大模子等智能末端辅助有狡计；杀青数据身分的三次价值需构建数字身分来往通达商场，浮浅数据身分的商场化通达。

　　图3：数据身分商场组成

　　贵府起原：国度工业信息安全发展研究中心，源达信息证券研究所

　　通过数据分级分类可将数据分为四类数据：公开数据、低敏锐度数据、中敏锐度数据、高度神秘数据四种，建议针对不同数据类型，应用不同的数据通达本领和劳动模式。

　　图4：数据通达金字塔模子

　　贵府起原：国度工业信息安全发展研究中心，源达信息证券研究所

　　中国数据来往商场规模保捏高速增长趋势，展望2023年中国数据来往行业商场规模达1199亿元，同比增长36.72%。展望2030年中国数据来往行业商场有望增长至5156亿元。

　　图5：2021-2030年中国数据来往行业商场规模及预测

　　贵府起原：《2023年中国数据来往商场研究分析论说》，源达信息证券研究所

　　二、加速新质坐褥力建造，为数据身分生态添砖加瓦

　　东谈主工智能大模子对数据身分有纷乱需求。AIGC行业进入高速发延期，AI大模子性能捏续进步的背后是千亿级以上的参数熟悉，带来对算力的高额需求，有望鼓吹新一轮AI基础设施建造。凭据OpenAI官网，AI模子熟悉规画量自2012年起每3.4个月就增长一倍。以GPT-3模子为例，凭据lambdalabs数据，该模子参数规模达1750亿，竣工熟悉运算量达3640PFlop/s-days（以3640PFlop/s速率进走运算，需要3640天）。模子完成单次熟悉约需要355个CPU年并耗尽460万好意思元（假定选择Nvidia Tesla V100芯片）。

　　表1：东谈主工智能大模子的参数规模呈指数级增长趋势

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

　　贵府起原：《大讲话模子研究近况及趋势》，源达信息证券研究所

　　更多大模子类应用的推出是对数据身分灵验欺骗的基础。AI Agent是一种以AI大模子驱动的东谈主工智能用具，可凭据具体场景杀青高度个性化和智能化的智能劳动，有望将大模子的后劲最大化，鼓吹AI本领应用化，加速东谈主工智能产业营业化。

　　表2：国内厂商加大对AI Agent等大模子驱动下的东谈主工智能应用的干与

公司称号	大模子居品
阿里云	百真金不怕火大模子劳动平台
AWS	Amazon bedrock 以及partyrock.aws等用具
百度智能云	TiAppBuilder、AgentBuilder
京东云	Al Agent开辟不停平台
蚂聚集团/蚂蚁数科	蚂蚊Al Studio+Max
昆仑万维	SkyAgents
商汤科技	MaaS平台-应用智能体
信赖服科技	AI算力平台
神州数码	神州问学-AI应用及Agent不停
腾讯云	腾讯元器
月之暗面	Kimi Plus
中国电信（天翼AI）	智能体开辟运营平台
字节跨越	扣子/Coze，火山引擎Al Agent开辟不停平台
360	360智脑、360智汇云

　　贵府起原：IDC，源达信息证券研究所

　　劳动器等数据基础设施是数据身分价值获得灵验欺骗的基础。自OpenAI发布ChatGPT后，AI大模子有望成为助力千行万业智能化转型的底层维持。AI大模子的熟悉和开动过程对对算力需求极大，展望将鼓吹一轮算力中心的建造。以Nvidia A100劳动器为例（由8个A100 GPU组成），单台劳动器算力约为5Pflop/s，则熟悉一个具有1750亿个模子参数的大模子需要约2917台A100劳动器。

　　表3：具有1750亿个模子参数的大模子熟悉一天需要约2917台Nvidia A100劳动器

模子参数（亿个）	350	700	1050	1400	1750
所需算力（E+8PFlop/s）	0.63	1.26	1.89	2.52	3.15
灵验算力比率（%）	25%	25%	25%	25%	25%
本色算力需求（E+8PFlop/s）	2.52	5.04	7.56	10.08	12.6
劳动器算力（PFlop/s）	5	5	5	5	5
逐日使命时候（s）	86400	86400	86400	86400	86400
劳动器需求数（台）	583	1167	1750	2333	2917

　　贵府起原：Nvidia官网，OpenAI，源达信息证券研究所

　　用于构建算力中心的AI劳动器出货量高速增长。2023年寰球庸碌AI劳动器/高端AI劳动器出货量鉴识为47.0和27.0万台，较2022年鉴识同比增长36.6%和490.5%，并展望2024年寰球庸碌AI劳动器和高端AI劳动器出货量鉴识为72.5和54.3万台，鉴识同比增长54.2%和172.0%。

　　图6：AI劳动器出货量高速增长

　　贵府起原：华勤本领投资者关系公众号，源达信息证券研究所

　　华为加大算力基础设施研发力度。现时华为算力基础设施布局中：鲲鹏系列以通用算力为主，昇腾系列以智能算力为主，均选择国产芯片打造。华为凭借本人强劲的研发能力，已杀青从算力、存力、互联本领和规画架构等方面为世界提供第二采用，打造算力坚实底座。从产业链布局看，现时华为主要庄严惩事器或其中中枢器件的研发和坐褥，并由卑鄙劳动器厂商代理销售，主要的华为系劳动器厂商有高新发展（对华鲲振宇捏股70%）、四川长虹、神州数码、拓维信息和焰火通讯等。此外2023年3月中兴通讯布告本人劳动器将为百度“文心一言”提供算力维持。

图7：搭载鲲鹏920处理器的鲲鹏劳动器主板	图8：华为推出昇腾系列AI算力基础设施
贵府起原：华为官网，源达信息证券研究所	贵府起原：华为官网，源达信息证券研究所

　　三、构建数据身分来往平台商场，营业模式加速老成

　　数据通达端是数据身分通达的中介与中枢，交流各类商场主体，是数据行为坐褥身分进行交互、整合、交换、来往的平台，是鼓吹数据来往商场建造的基础。数据通达端按类型可分为数据来往所、企业主导型数据劳动平台及洞开数据平台。曩昔数据来往统统望成为数据身分商场来往的主流平台。

　　图9：中国数据身分通达行业产业链

　　贵府起原：《2023年中国数据来往商场研究分析论说》，源达信息证券研究所

　　数据来往按类型可分为场内来往和场酬酢易，场内来往由数据来往所制定数据来往经过及规章，在来往前庄重质地评估、合规评估和财富评估等；在数据来往法子作念好风险限制；在来往后提供来往核验、仲裁纠纷等劳动。

　　图10：数据身分来往模式

　　贵府起原：《2023年中国数据来往商场研究分析论说》，源达信息证券研究所

　　图11：场表里数据来往经过

　　贵府起原：《2023年中国数据来往商场研究分析论说》，源达信息证券研究所

　　现时国内数据来往平台的规模仍有待壮大。数据来往平台注册本钱数额大多在5000万元-1亿元，有23家；而注册本钱数额超越1亿元的有4家，其中上海数据来往所注册本钱达8亿元，北京国外大数据来往所和郑州数据来往中心注册本钱达2亿元。

　　数据来往平台溜达以华东、华南和华中为主。受企业数字化水平及数据资源溜达情况影响，现时数据来往平台溜达仍以华东、华南和华中为主，其中华东地区有14家，占比达35%，华南和华中地区各7家，占比为17.5%，三个地区系数占比达70%。

图12：数据来往平台注册本钱数额情况	图13：数据来往平台区域溜达情况
贵府起原：《数据来往平台发展白皮书》，源达信息证券研究所	贵府起原：《数据来往平台发展白皮书》，源达信息证券研究所

　　现时国内数据来往机构的居品以数据集、API和数据应用劳动为主。少数机构还提供许可（金麒麟分析师）证、数据处理劳动、数据分析用具劳动和行业研究论说等居品。

　　图14：主流数据来往机构的居品上架情况

　　贵府起原：《数据通达商场中数据居品的特质过甚来往模式》，源达信息证券研究所

　　现时数据来往平台的盈利模式主要有三种：佣金模式、会员制和升值式来往劳动三种。其中来往佣金模式的上风是简略易行、门槛低，但佣金费率过高会阻止平台来往需求；会员制模式可利于促进永远谐和及来往安全性，但来往规模的扩大具有一定难度；升值式来往劳动模式来往所需提供数据处理等更多劳动，对平台的能力建议更高条目。

　　图15：数据来往平台的盈利模式

　　贵府起原：《数据来往平台发展白皮书》，源达信息证券研究所

　　中国数据身分来往场内机构可分为国度级、省市级、行业级和企业级。其中国度级和省市级来往机构是商场内主流，靠拢于华东与华南地区，以国资主导公司制为主，常常为通用型数据来往平台。而行业级和企业级来往机构频频专耕单个或数个细分行业和领域，如：钢铁行业、医药行业、金融行业和电信行业齐有较好应用出路。

　　图16：中国数据身分来往场内商场竞争口头

　　贵府起原：《2023年中国数据来往商场研究分析论说》，源达信息证券研究所

　　现时国内数据身分来往商场存在的问题有：数据产权不清、数据来往活跃度低、同质化竞争和新本领应用不老成等。现时各机构聚集的个东谈主数据权属仍存在争议，导致来往风险较高，需要进一步完善相干轨制体系及让来往所线路好作念市商功能；而数据来往机构的建造需凭据区域、产业和经济情况作念好统筹布局，幸免同质化竞争和资源浪费。

　　图17：现时数据身分来往行业仍存在的问题

　　贵府起原：《数据来往平台发展白皮书》，源达信息证券研究所

　　四、投资建议

　　数据身分是国度基于数字经济和新质坐褥力产业发展的又一蹙迫政策导向标的。国度数据局等17个部门相接激发《“数据身分×”三年步履规划（2024—2026年）》：将工业制造、交通运载、金融劳动、科技调动、医疗健康、激昂劳动、城市解决等12个行业行为数据身分高水平应用的要点行业。数据来往层面国内已建成多个大型数据来往所，变成“国度级+省市级+行业级”的发展方位，为数据身分商场发展打牢基础。陪同国内新质坐褥力产业进一步发展壮大，数据身分商场有望加速老成。

　　五、风险提醒

　　政策导向不足预期的风险；

　　商场竞争加重的风险；

　　本领发展不足预期的风险；

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