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2024数据要素产业元年 概念股解读

2024年至今，我国数据要素产业呈现出加速发展的态势，预计2024年将成为数据要素产业元年。政府部门对于地方公共数据要素产业的推进将优先体现。随着各主体在数据要素领域的探索实践，我国数据要素潜能将不断释放，进入发展快车道。

地方政府推动数据要素产业发展

目前，全国已有11个省级数据局成立，包括天津市、江苏省、广东省等省市。地方政府/数据集团/数据局等单位，以及地方国有企业在数据要素产业发展中具有天然的卡位优势。

建议关注发展相对较快的以下地区：

还可关注数字政府相关的上市公司，如深桑达A（电子联合覆盖）、太极股份、易华录、三维天地、普元信息、山大地纬。

数据要素应用场景广泛，投资机会浮现

在《数据要素三年行动计划》中明确了300个以上的数据要素应用场景、试点示范名单，涉及医疗、人社、金融、交通、商贸、制造等12个垂类行业。

建议关注以下行业中的投资机会：

医疗人社数据

2024数据要素元年概念股解读

商贸流通

金融

交通运输

大宗商品

2024年数据要素产业将迎来爆发式增长，释放我国数据要素潜能，各主体应把握机遇，探索数据要素领域的创新应用，推动我国数字经济高质量发展。

数据要素战略转型的三大机会

我国数据要素产业化时代已悄然启幕，数据要素在促进行业数字化转型、智能化升级方面发挥了重要作用。 企业实施数据要素的战略转型可以在从“资源”到“要素”、从“单点”到“生态”、从“被动”到“AI+主动”等三方面寻找机会，实现企业数据价值的最大化释放。 数据要素已成为推动数字经济发展的核心引擎，是促进行业数字化转型和智能化升级的基础性战略资源。 对企业而言，抓住数据要素作为新生产要素的发展契机，积极进行战略转型，无疑将成为释放和创造企业数据价值的活力源泉。 从国家数据局等17部门印发《“数据要素×”三年行动计划（2024—2026年）》到财政部出台《关于加强数据资产管理的指导意见》，再到数据资产入表的正式施行，我国数据要素产业化时代已悄然启幕。 数据将被视为企业最重要的资产之一，以央国企为代表的企业单位正逐步探索构建数据资产价值体系，并同步开展数据资产入表试点。 根据相关统计，2024年一季报披露周期内，有18家A股上市公司在季报中呈现了数据资产入表的结果，涉及金额为1.03亿元。 2024年正成为数据资产评估和入表的“起步年”。 数据要素是指将原始数据通过加工处理、确权，成为具备潜在利用价值的数据资产，并通过市场交易流通，使之成为可用于社会生产经营活动，能够为使用者带来经济效益的重要生产要素。 具体而言，包括数据的确权、交易、使用等环节，其流通的市场环境涉及数据供需、数据安全、数据授信和数据交易等多个方面。 企业拥有大量的高价值数据资源，实施数据要素的战略转型、释放企业数据价值，可以考虑以下三大机会：01从“资源”到“要素”加快企业的数据资源梳理和分类分级工作，筛选沉淀出能够要素化的目标数据资源，逐步形成数据资产清单，并对这些数据资产进行入表操作。 数据资产一旦入表，就为其资产增值提供了各种可能性，将发挥更大的撬动作用。 数据资产化、乃至资本化的过程，也就是结合具体应用场景完成数据资源到数据要素的有效转化的过程。 02从“单点”到“生态”企业往往聚焦某个行业的细分场景，数据在场景中是孤立的、烟囱式的和相对封闭的。 目前，各地政府以既有大数据产业集群或产业园区为依托，积极推动建设数据要素产业园区等载体，这为企业提供了战略转型的发展契机，有助于联动打通多个相关产业，促进原有单场景中的企业数据要素在更广范围和更高频次上进行流转。 数据要素在不同场景中发生“化学反应”，从而催生出更大的市场价值，激发跨产业链的生态协同效应。 03从“被动”到“AI+主动”AI技术发展如火如荼，以GPT、Bert、文心一言等为代表的大模型正引领全球新一轮科技发展潮流，数据是大模型发展的必备要素，也是赋能新质生产力的关键要素。 采用智能化生成、智能化处理、智能化运营的一体化措施手段，构建起完整的数据要素基础设施保障体系，数据要素才能放心、安全、充分地释放价值。

2024数据元年多省份数据局密集挂牌，数据要素、数据安全“双提速”

2024年作为数据资产入表元年，数字经济风势正劲。 多个省级数据局的密集挂牌，标志着全国各省市数据要素化市场的加速推动。 江苏省数据局作为首个省级数据局，于1月5日正式挂牌，紧随其后的是四川省、内蒙古、上海、云南、青海、河北、湖南、广东、天津、福建等10个省市的数据局相继成立，全国数据管理体系布局日益明晰。 地方机构与中央层面改革同步，优化数据管理机制，构建全国数据统筹协调、互联互通的新格局。 在这一背景下，全国31个省级行政区已设立大数据管理机构，数据要素市场化步伐显著加快。 政策的推动与数据要素本身的价值释放共同驱动“数字中国”发展。 数据要素发展面临数据安全合规、流通风险、分类分级与全生命周期风险等挑战。 《数据安全法》、《个人信息保护法》等出台，明确数据安全是数据要素流通交易的底线。 同时，数据要素流通环境复杂，涉及多方主体与环节，数据产品复制、非排他性、难追溯等特征引发安全风险与隐私泄漏问题。 数据分类分级工具在敏感数据识别上的局限性和专业人员缺口问题，以及数据生存周期中的风险，均需引起重视。 为应对上述挑战，第三方风险管控服务提供多规管理融合、安全技术构建等手段，确保数据安全风险可控。 通过合规整改、风险评估、构建安全运营体系等手段，全面加强数据安全保障体系和能力建设，建立健全数据安全管理、风险评估、检测认证等机制，筑牢数字安全屏障，助力数字经济发展和数字中国建设。

2024年中国数字经济产业发展趋势

算力先行，数字经济产业发展提速1.1 东数西算全盘布局算力网作为数字经济高质量发展的关键基础设施，随着数据中心规模的提升，面临着耗电、节能、分布与利用率等挑战。 国家层面实施了“东数西算”布局方案，将东部数据送往西部进行运算与存储。 东部地区数据量庞大，数据中心多位于京津冀、长三角、珠三角区域，而西部地区电力供应充足，通过“西电东送”满足东部用电需求。 随着西部地区绿电装机量的增加，“东数西算”将促进绿电使用，解决东部用电缺口问题，同时降低数据中心的降温能耗。 国家在京津冀、长三角、粤港澳大湾区、成渝等重点区域，以及能源与气候适宜的地区布局大数据中心国家枢纽节点，推动数据中心集群建设。 2021年5月，发改委等四部门联合发布实施方案，确定在多个地区建设国家枢纽节点。 随后在2021年12月至2022年2月，涉及8个国家算力枢纽节点和10个国家数据中心集群全部获批。 2023年9月，六部门联合印发行动计划，强调提升国家枢纽节点的算力设施利用率。 12月，国家发展改革委等部门联合印发实施意见，提出到2025年底，国家枢纽节点地区新增算力占全国新增算力的60%以上，国家枢纽节点算力资源使用率显著提高，同时初步实现1ms、5ms、20ms时延下的算力网，国家枢纽节点新建数据中心绿电占比超过80%。 1.2 智能算力加速发展我国正推进全国一体化算力网，包括通用算力、智能算力与超级算力一体化建设。 智能算力规模占整体算力规模的比例提高到25.4%，同比增长45%。 2023年9月，六部门联合发布的行动计划提出2025年全国算力规模超过300EFLOPS，智能算力占比达35%。 智能算力加速发展，有望提前完成2025年全国目标。 2023年，我国数据中心机架总规模超过810万标准机架，算力总规模达到230EFLOPS，智能算力占比30%，增速达到70%。 政府工作报告提出适度超前建设数字基础设施，全国算力建设有望加快。 1.3 地方算力建设政策集中发布多地政府相继出台政策，聚焦算力基础设施建设。 安徽省规划到2025年数据中心机架规模不少于45万架，算力规模14.6EFLOPS，智能算力超过12EFLOPS。 贵州省计划到2025年计算供给均衡，总算力规模提升至80EFLOPS，超算与智算占比达到35%。 上海市规划到2025年智能算力规模超过30EFLOPS，占比50%以上。 广东省目标到2025年算力规模达到38EFLOPS，智能算力占比50%，建成智能计算中心10个。 江苏省到2030年算力基础设施全面升级，数据中心机架规模达120万标准机架，总算力超过50EFLOPS，智能算力占比提升至45%以上。 北京市集中建设智算单一大集群，到2025年实现45EFLOPS的智算供给规模。 人工智能引领技术变革2.1 GPU需求增长趋势随着人工智能的发展，AI服务器对GPU的需求大幅增长，带动GPU需求量显著增加。 英特尔数据中心业务自2022Q2开始连续7个季度同比下滑，从2021Q4峰值73.1亿美元降至2024Q1的30.4亿美元。 AMD数据中心业务收入在2023Q2、2023Q3分别下滑11%，2023Q4、2024Q1实现38%和77%的同比增速。 英伟达数据中心业务收入从2023Q1的42.84亿美元增长至2024Q1的225.63亿美元，2024Q1实现同比119%和环比23%的增长。 2.2 大模型推动人工智能加速发展大模型AI对技术迭代速度、算力与电力需求、行业竞争格局和潜在影响产生了深远影响。 技术迭代速度明显加快，大模型AI能力持续突破，推动上层应用更新。 算力需求大幅提升，GPU取代CPU成为数据中心主流需求，对电力需求也相应增长。 部分行业和个人的竞争力受到冲击，大模型在已有领域形成人工替代，在未知领域继续充当辅助工具。 人工智能正引领第四次工业革命，重塑国家间竞争格局。 核心产业国产化比率持续提升3.1 美国芯片禁令持续加码美国对AI芯片的限制不断加强，导致华为等企业面临严重芯片生产问题。 华为手机芯片从自家产品变为高通产品，消费者业务板块收入大幅下滑。 美国对AI芯片的出口管制加大，对我国高端芯片领域供给产生全面影响。 3.2 华为引领国产化突围华为通过构建自身核心能力，成为国产厂商的领军者。 在软件与芯片层面，华为实现了编译器、编译语言、鸿蒙操作系统、GuassDB数据库、MetaERP、EDA软件的突围与自研。 华为在人工智能领域也实现了完整的产品覆盖，带领我国人工智能产业实现国产化突破。 3.3 国产化比例提升国产化正呈现出全面落地的趋势。 自2021年以来，我国自用集成电路进口比例持续下滑，已从94%降至77%。 运营商采购中，国产服务器采购比例逐年提升，电信服务器集采国产化率已达27%。 移动在AI服务器集采中，国产化比例达到70%或100%，刷新行业记录。 4、数字化转型持续深入，数据要素价值亟待释放4.1 数据要素的基础制度建设数据作为生产要素之一，其开发与利用的制度持续完善。 数据资产属性得到明确，权责、使用、开发、价值评估、收益分配、信息披露等得到规范。 国家数据局的成立，推动了数据资产的全过程管理，促进数据要素价值释放。 4.2 数据作为生产要素的交易价值数据作为新的生产要素，在交易中发掘出新的价值。 从信息化、云化、集中化到智能化，数据积累与交易推动了系统智能化，为经济提供了新的增长点。

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