DeepSeek助力，中国AI数据要素发展破局之路，中国AI战略转向：数据优势激活产业新价值

本文围绕东吴证券发布的研报展开，分析了美国在AI领域的“算力霸权”体系，阐述了中国以数据要素为突破点构建特色AI发展范式的战略，探讨了中国数据资源禀赋、DeepSeek对数据要素发展障碍的破除，以及数据产业的推进情况，并给出风险提示。

据智通财经APP消息，东吴证券发布的研报指出，当下中国的人工智能战略正有望发生转变，即充分发挥中国的数据优势，着力建设高质量数据集，以此来充分激活面向企业（B端）和政府（G端）的应用，特别是在生产制造、商贸流通以及政务等场景的应用。目前，中国已经逐步在算力降本、模型平权方面取得进展，数据有望成为中国AI产业实现弯道超车的主要着力点。其中，DeepSeek开源项目有望破除公共数据放开的障碍，推动数据要素市场化。因此，建议投资者关注数据基础设施、数据标注、数据运营相关的标的企业，以及拥有独特高质量数据集的公司。

东吴证券的主要观点如下：

美国主导构建了“算力霸权”体系，形成了硬件与算法的双重垄断。回顾标普500成分股的市场表现，截至2024年12月31日，总市值排名前八位的公司，如苹果、英伟达、微软等，均为AI相关标的，这些公司的市值总和占到了标普500总市值的35%，产业价值的增量主要体现在算力和算法板块。2025年1月，拜登政府发布了全球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，通过这种出口管制措施进一步加强了其在算力和算法方面的垄断优势。

中国则以数据要素为突破口，形成非对称突破，构建具有中国特色的AI发展范式。算力、算法、数据是AI发展的三大基石。华为、寒武纪等企业积极推进国产算力的突破，DeepSeek的开源带动了大模型的平权化发展，中国在算力和算法方面已经逐步实现了对美国的追赶。在未来国家之间AI应用的差异化竞争中，数据将起到最为关键的作用。春节过后，中国广泛推广了DeepSeek，其背后的动机在于利用制度优势，快速搭建整个人工智能的生态体系。中国产业链的价值可能会向下游转移，通过数据要素来激活和重构AI产业的价值链。当下，中国的人工智能战略有望转向充分挖掘数据优势，建设高质量数据集，从而充分激活面向B/G端的应用，尤其是在生产制造、商贸流通、政务等场景的应用。

中国天然具备丰富的数据资源禀赋，公共数据价值的蓝海有待开发。一是中美数据结构存在差异，中国的数据潜力更大。中国的公共数据在全社会数据资源中占比超过70%，且目前大部分公共数据都处于未开发状态。二是在地方债务压力下，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。三是中国约4000万公务员与事业单位人员的数据治理潜力巨大。四是制造业是中国经济的重要组成部分，通过人工智能赋能制造业（即具身智能），对我国经济发展将产生非常积极的影响。

当前，数据要素发展主要存在以下问题：一是数据治理难度较大；二是数据流通存在安全风险；三是数据利益分配复杂。而DeepSeek有望破除这些数据要素发展障碍：其一，提升治理效率。通过本地化部署可以实现非标数据的快速治理，多部门协同能够生成垂类模型。其二，保障流通安全。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，能够真正做到数据不出域、可用不可见。其三，方便利益分配。将DeepSeek本地化部署、封装成小模型后，政府部门可以直接开放API接口，按照调用次数收费，这样不仅数据权属更加清晰，也便于统一定价和收益分配。

该行预期，未来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。各地方会拥有自己的大模型，然后自下而上蒸馏成为市、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，而这些过程都尤其需要高质量数据集的支持。

数据产业正在持续推进，各地动作不断。在公共数据定价方面，近日福建省率先发布了全国首个公共数据运营服务定价收费标准。在数据标注方面，《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。

最后，研报也给出了风险提示：政策推进可能不及预期，行业竞争也可能加剧。

本文基于东吴证券研报，深入剖析了中美在AI领域的不同发展态势。美国凭借“算力霸权”占据优势，而中国则利用自身的数据资源禀赋，以数据要素为突破口构建特色AI发展范式。DeepSeek开源项目有望破除数据要素发展障碍，推动数据产业发展。同时，各地也在积极推进数据产业相关工作。不过，政策推进不及预期和行业竞争加剧等风险仍需关注。