🔥数据要素 = AI时代的“锂矿”
🔥国资云 = AI时代的算力“引擎”

大模型的国产化一定要考虑国内现实情况：国内个人和企业数据资源只占不超25%，而教育、医保、社保、交通、能源等 政府数据资源占比超75%， 远大于个人和企业市场。随着近期华为、阿里、京东、昆仑万维等国内大模型陆续推出，未来国内“大、小”模型将会越来越多，而想要给具体行业赋能，成为某一个领域的专家，就必须使用对应领域的专业数据来训练，而给这些模型投喂的数据资源是有限的，这也是我们为什么一直强调数据要素的价值， 数据要素就是AI时代的“锂矿”， 越往后期高质量的数据资源越稀缺。未来，#谁掌握关键核心领域政务、企业数据的治理、运营权，#谁就享有在AI、数字经济时代的顶级定价权。

参考前期《数据要素二十条》顺序：第四条【推进实施公共数据确权授权机制】、第五条【推动建立企业数据确权授权机制】，我们判断数据管理局组建也将遵循#先公共、后企业的顺序，从数据源头率先加快重要政务部门、重点关键行业的数据分类、确权、进程，加快统筹数据资源整合共享和开发利用。而在#【党管数据】确保数据安全的背景下，#我们认为未来政务、企业数据的运营、治理也一定会交给党信得过的央国企手中。

随着国内大模型的普及，#大模型有望成为数据要素第一变现场景。国内算法、算力和数据三大要素企业的合作模式，可以参考目前Op­en AI与微软合作模式，Op­en AI提供算法、模型，微软提供云算力及数据支持。我们认为未来国内市场不排除出现类似模式，针对前期付费能力较强的2B垂直市场，#国内互联网厂商专注于大模型开发【算法】，#中国电子云、三大运营商等国资云算力国家队提供底层【算力】支持，#CEC等数据要素运营商提供高质量政务、企业【数据语料】。

💰重点推荐：🔥【深桑达A】（背靠CEC、对标中国移动，国内数据要素第一运营商、全栈式自主可控中国电子云）、🔥【中国电信】、中国移动、中国联通等AI算力国家队、国资云力量。