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计算机行业点评报告:中美AI产业竞合与数据要素战略重构

www.eastmoney.com 东吴证券 王紫敬 查看PDF原文



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  投资要点

  美国主导的“算力霸权”体系构建:硬件+算法的双重垄断。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。

  中国以数据要素形成非对称突破,构建中国特色AI发展范式。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。

  中国天然具备数据资源禀赋,公共数据价值蓝海待开发。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。

  DeepSeek有望破除数据要素发展障碍。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。

  中国有望形成在国家基础底座大模型之上训练各地方和各行业垂类模型的局面。我们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。

  数据产业持续推进,地方动作不断。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。

  投资建议: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。相关标的:高质量数据集:深桑达A、云赛智联、国新健康、中远海科、易华录、久远银海等。数据标注:海天瑞声等。

  风险提示:政策推进不及预期,行业竞争加剧。

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