近期，360董事長周鴻祎談論AI時表示：

“算力不是最關鍵的問題，場景和數(shù)據(jù)是關鍵。有知識量的數(shù)據(jù)，中文語料占了不到5%，大量知識在外文期刊里面。想要給具體行業(yè)賦能，讓AI成為某一個領域的專家，就必須使用對應領域的專業(yè)數(shù)據(jù)來訓練。

【資料圖】

未來國內各個大廠都會推自己的大模型，微軟、谷歌以及未來國內大廠的模型相當于一個通用模型，大而不精。想要給具體行業(yè)賦能，成為某一個領域的專家，就必須使用對應領域的專業(yè)數(shù)據(jù)來訓練?！?/p>

興業(yè)證券分析師王楠等指出，數(shù)據(jù)、算法和算力是大模型最重要的三要素。AI投資除了算力和算法，更要重視數(shù)據(jù)。

人工智能的根基是訓練，只有通過大量的訓練，神經(jīng)網(wǎng)絡才能總結正確的規(guī)律進行應用。訓練的基礎除了算力和算法，更需要海量的優(yōu)質數(shù)據(jù)。

而近期BloombergGPT的橫空出世，更為市場展現(xiàn)了根據(jù)優(yōu)質垂直數(shù)據(jù)AI進行訓練的大語言模型的強大之處。該模型依托彭博社的大量金融數(shù)據(jù)源，構建了一個3630億個標簽的數(shù)據(jù)集，支持金融行業(yè)內的各類任務，在執(zhí)行金融任務上的表現(xiàn)遠超過現(xiàn)有模型，在通用場景上的表現(xiàn)與現(xiàn)有模型也能一較高下。

因此，分析師認為，只有掌握核心行業(yè)數(shù)據(jù)，才能訓練出適用于行業(yè)應用的垂直行業(yè)大模型。

分析師進一步強調，國資云掌握的海量優(yōu)質數(shù)據(jù)對訓練中國的垂直行業(yè)大模型意義重大：

結合近期據(jù)發(fā)改委官方批露：我國政府數(shù)據(jù)資源占全國數(shù)據(jù)資源的比重超過3/4，但開放規(guī)模不足美國的10%。個人和企業(yè)可以利用的規(guī)模更是不及美國的7%。

以“國資云+垂直領域模型”方式，可以確保敏感重點行業(yè)原始數(shù)據(jù)不出域，加速推動行業(yè)的智能化轉型升級。而為了保障重點行業(yè)數(shù)據(jù)資源的安全，未來國內大模型的數(shù)據(jù)存儲和運算，勢必會更大程度使用自主可控的國家隊算力資源。

與此同時，美國加大AI相關產(chǎn)業(yè)鏈制的裁力度背景下，大模型“國家級”平臺智源研究院，與中國電子云、中國移動九天人工智能團隊等兩大央企集團，合作加速推進國產(chǎn)化大模型發(fā)展，加速自主可控國產(chǎn)化AI大模型發(fā)展進程，國內算力自主可控需求迫切。

因此，未來在垂直場景數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)安全、AI大模型自主可控需求背景下，我們認為AI投資下一步要重視“數(shù)據(jù)要素+國資云”。

總結來看，具備運營、治理政務數(shù)據(jù)、及重點行業(yè)、關鍵垂直領域數(shù)據(jù)的”數(shù)據(jù)要素運營商“、以及央國企背景的自主可控國資云廠商，有望迎來價值重估。

本文主要觀點來自興業(yè)證券王楠（執(zhí)業(yè)：S0190520120004）等發(fā)布的報告《AI投資下一步，重視“數(shù)據(jù)要素+國資云”》，有刪節(jié)

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