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　　‌智通财经APP获悉，‌东吴证券发布研报称，中国当下的人工智能战略有望转向充分发挥中国的数据优势，建设高质量数据集，来充分激活面向B/G端，尤其是在生产制造、商贸流通、政务等场景的应用。中国已经逐步实现算力降本、模型平权，数据有望成为中国AI产业弯道超车的主要抓手。DeepSeek有望破除公共数据放开障碍，推动数据要素市场化，建议关注数据基础设施、数据标注、数据运营相关标的，以及拥有独特高质量数据集的公司。

　　回顾标普500成分股市场表现，截至2024/12/31，总市值前八位的公司(苹果、英伟达、微软等)均为AI相关标的，构成了标普500总市值的35%，产业价值增量主要体现在算力和算法板块。2025年1月，拜登政府发布全球AI出口管制规则，要求全面禁止向中国等Tier3地区出口先进芯片以及部署高性能闭源模型，通过出口管制进一步加强算力、算法垄断优势。

　　算力、算法、数据是AI的三大基石，华为、寒武纪等推进国产算力突破，DeepSeek开源带动大模型平权，中国已经逐步实现算力和算法相对于美国的追赶，未来国家之间AI应用的差异化竞争，数据将会起到最关键作用。春节后，中国广泛推广了DeepSeek，背后的动机在于通过制度优势，快速搭建整个人工智能的生态体系。中国产业链价值或向下游转移——通过数据要素激活重构AI产业价值链。中国当下的人工智能战略有望转向充分发挥中国的数据优势，建设高质量数据集，来充分激活面向B/G端，尤其是在生产制造、商贸流通、政务等场景的应用。

　　1)中美数据结构不同，中国的潜力更大。中国的公共数据在全社会数据资源中占比超过70%，且当前大部分都还处于未开化的状态。2)地方债务压力下，数据要素或将开启人类历史上最大规模的资产负债表重构进程。3)中国约4000万公务员与事业单位人员的数据治理潜力非常大。4)制造业是中国经济的重要组成，通过人工智能赋能制造业(即具身智能)，对于我国的经济发展有非常大的积极影响。

　　数据要素当前发展主要有以下问题：1)数据治理难度较大;2)数据流通存在安全风险;3)数据利益分配复杂。DeepSeek有望破除数据要素发展障碍：1)治理效率提升：本地化部署实现非标数据快速治理，多部门协同生成垂类模型。2)流通安全保障：通过垂直模型或应用对源数据进行封装，在流通阶段数据的载体是垂直模型或应用，可以真正做到数据不出域、可用不可见。3)方便利益分配：通过将DeepSeek本地化部署、封装成小模型，政府部门可以直接开放API接口，按照调用次数收费，数据权属更清晰的同时，也方便统一定价、收益分配。

　　该行预期未来各地方都会有自己的大模型，然后自下而上的蒸馏成为市、省、国家级别的大模型，各行业基于全国基础底座大模型再训练出各自的垂直模型，这些过程尤其需要高质量数据集的支持。

　　公共数据定价方面，近日，福建省率先发布全国首个公共数据运营服务定价收费标准。数据标注方面，《合肥数据标注产业发展规划(2025-2027年)》发布，提出力争到2027年底，合肥市标注数据规模达3000TB，构建11个以上行业高质量数据集，拉动标注产业规模达30亿元，支撑相关产业规模超千亿。

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