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數(shù)據(jù)是大模型競(jìng)爭(zhēng)關(guān)鍵要素之一，關(guān)注中國(guó)AI大模型數(shù)據(jù)發(fā)展
　　AI的突破得益于高質(zhì)量數(shù)據(jù)，我們認(rèn)為數(shù)據(jù)是大模型競(jìng)爭(zhēng)關(guān)鍵要素之一：1）訓(xùn)練大模型需要高質(zhì)量、大規(guī)模、多樣性的數(shù)據(jù)集；2）優(yōu)質(zhì)中文數(shù)據(jù)集稀缺，數(shù)字中國(guó)戰(zhàn)略將促進(jìn)數(shù)據(jù)要素市場(chǎng)完善，助力數(shù)據(jù)集發(fā)展。近期歐洲議會(huì)議員《人工智能法案》提案、網(wǎng)信辦《生成式人工智能服務(wù)管理辦法（征求意見(jiàn)稿）》對(duì)大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)的版權(quán)披露、合法性提出要求，對(duì)于數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈的投資機(jī)會(huì)，我們認(rèn)為：1）數(shù)據(jù)資產(chǎn)儲(chǔ)備公司的商業(yè)化進(jìn)程值得關(guān)注；2）行業(yè)數(shù)據(jù)價(jià)值高，具有優(yōu)質(zhì)數(shù)據(jù)和一定大模型能力的公司或通過(guò)行業(yè)大模型賦能業(yè)務(wù)；3）關(guān)注卡位優(yōu)質(zhì)客戶、技術(shù)降低人力成本的數(shù)據(jù)服務(wù)企業(yè)。
　　海外開(kāi)源數(shù)據(jù)集積累豐富，合成數(shù)據(jù)或?qū)⒕徑飧哔|(zhì)量數(shù)據(jù)耗盡隱憂
　　我們梳理了海外主要的開(kāi)源語(yǔ)言和多模態(tài)數(shù)據(jù)集，主要的發(fā)布方包括高校、互聯(lián)網(wǎng)巨頭研究部門、非盈利研究組織以及政府機(jī)構(gòu)。我們認(rèn)為海外積累豐富的開(kāi)源高質(zhì)量數(shù)據(jù)集得益于：1）相對(duì)較好的開(kāi)源互聯(lián)網(wǎng)生態(tài)；2）免費(fèi)線上書(shū)籍、期刊的長(zhǎng)期資源積累；3）學(xué)術(shù)界、互聯(lián)網(wǎng)巨頭研究部門、非盈利研究組織及其背后的贊助基金形成了開(kāi)放數(shù)據(jù)集、發(fā)表論文-被引用的開(kāi)源氛圍。然而，高質(zhì)量語(yǔ)言數(shù)據(jù)或于2026年耗盡，AI合成數(shù)據(jù)有望緩解數(shù)據(jù)耗盡的隱憂，Gartner預(yù)測(cè)2030年大模型使用的絕大部分?jǐn)?shù)據(jù)或由AI合成。
　　中文開(kāi)源數(shù)據(jù)集數(shù)量少、規(guī)模小，看好數(shù)字中國(guó)戰(zhàn)略激活數(shù)據(jù)要素產(chǎn)業(yè)鏈
　　與國(guó)外類似，國(guó)內(nèi)大模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)包括互聯(lián)網(wǎng)爬取數(shù)據(jù)、書(shū)籍期刊、公司自有數(shù)據(jù)以及開(kāi)源數(shù)據(jù)集等。就開(kāi)源數(shù)據(jù)集而言，國(guó)內(nèi)外的發(fā)布方都涵蓋高校、互聯(lián)網(wǎng)巨頭、非盈利機(jī)構(gòu)等組織。但國(guó)內(nèi)開(kāi)源數(shù)據(jù)集數(shù)量少、規(guī)模小，因此國(guó)內(nèi)大模型訓(xùn)練往往使用多個(gè)海外開(kāi)源數(shù)據(jù)集。國(guó)內(nèi)缺乏高質(zhì)量數(shù)據(jù)集的原因在于：1）高質(zhì)量數(shù)據(jù)集需要高資金投入；2）相關(guān)公司開(kāi)源意識(shí)較低；3）學(xué)術(shù)領(lǐng)域中文數(shù)據(jù)集受重視程度低?？春脭?shù)字中國(guó)戰(zhàn)略助力國(guó)內(nèi)數(shù)據(jù)集發(fā)展：1）各地?cái)?shù)據(jù)交易所設(shè)立運(yùn)營(yíng)提升數(shù)據(jù)資源流通；2）數(shù)據(jù)服務(wù)商鏈接數(shù)據(jù)要素產(chǎn)業(yè)鏈上下游，激活數(shù)據(jù)交易流通市場(chǎng)，提供更多樣化的數(shù)據(jù)產(chǎn)品。
　　數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈投資機(jī)會(huì)：關(guān)注數(shù)據(jù)生產(chǎn)與處理環(huán)節(jié)
　　數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)鏈包括生產(chǎn)、處理等環(huán)節(jié)。我們認(rèn)為數(shù)據(jù)生產(chǎn)可以分為通用數(shù)據(jù)和行業(yè)數(shù)據(jù)：1）海外主要數(shù)據(jù)集的通用數(shù)據(jù)來(lái)自維基、書(shū)籍期刊、高質(zhì)量論壇，國(guó)內(nèi)相關(guān)公司包括文本領(lǐng)域的百度百科、中文在線、中國(guó)科傳、知乎等，以及視覺(jué)領(lǐng)域的視覺(jué)中國(guó)等。2）數(shù)據(jù)是垂直行業(yè)企業(yè)的護(hù)城河之一，相關(guān)公司包括城市治理和ToB行業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域的中國(guó)電信、中國(guó)移動(dòng)、中國(guó)聯(lián)通，CV領(lǐng)域的?？?、大華等。數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)，模型研發(fā)企業(yè)的外包需求強(qiáng)烈，利好卡位優(yōu)質(zhì)客戶、技術(shù)賦能降低人力成本的數(shù)據(jù)服務(wù)企業(yè)，如Appen、Telus International、Scale AI。
　　隱私保護(hù)：監(jiān)管與技術(shù)手段并舉
　　個(gè)人數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)和處理引發(fā)了對(duì)于AI時(shí)代數(shù)據(jù)隱私保護(hù)的關(guān)注。隱私保護(hù)可從監(jiān)管、技術(shù)角度著手：1）監(jiān)管：全球各地區(qū)出臺(tái)相關(guān)法律法規(guī)，例如《中華人民共和國(guó)個(gè)人信息保護(hù)法》、歐盟《通用數(shù)據(jù)保護(hù)條例》等。2）技術(shù)：隱私保護(hù)計(jì)算在不泄露原始數(shù)據(jù)的前提下，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和使用。
　　風(fēng)險(xiǎn)提示：AI及技術(shù)落地不及預(yù)期；本研報(bào)中涉及到未上市公司或未覆蓋個(gè)股內(nèi)容，均系對(duì)其客觀公開(kāi)信息的整理，并不代表本研究團(tuán)隊(duì)對(duì)該公司、該股票的推薦或覆蓋。