數據資產化的關鍵一步：數據要素進表

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事件：財政部印發《企業數據資源相關會計處理暫行規定》。《暫行規定》適用于企業按照會計準則確認為無形資產或存貨等資產類別的數據資源，以及企業合法擁有或控制的、預期會給企業帶來經濟利益的、但由于不滿足準則的相關確認條件而未確認為資產的數據資源的相關會計處理。《暫行規定》自2024年1月1日起施行。

數據要素如何進表？相關準則正在完善、落地。《暫行規定》指出，企業內部使用的數據資源，應確認為無形資產；企業持有、最終目的為出售的數據資源，應確認為存貨。我們認為，數據資產進表是對此前數據作為生產要素的落地措施，此前國內已對數據交易進行過嘗試，但當時缺少《數據安全法》，對數據確權缺乏明確管理框架；同時，區塊鏈、隱私計算技術也不成熟，缺少數據脫敏的技術平臺，而今法律、技術二者皆已明確。隨著接下來數據資產進表的討論，疊加數據產權制度在會計層面的完善，數據作為生產要素的概念將越來越清晰。

AIGC驅動數據價值重估。交易只是第一步，如何使用數據才是根本。數據是一種特殊的資產，當A和B各自持有一本不同的書，如果二人交換借閱，那么A和B各讀了兩本書，這是“1+1=2”的線性關系，但當A或B將兩本書中的內容編織成網絡狀的知識體系后，那么其收獲將是“1+1>2”的。同理，如果是幾百位讀者分別交換了幾百本書呢？這種將孤島融匯成一張知識網的價值，類似于大語言模型進行海量數據訓練后形成的“通識化底座”，對接各個行業后能快速形成應用，是對數據要素價值的完美呈現和商業變現，也消除了數據孤島問題——人工的數據處理和分析效率不夠高，只有依靠大模型進行訓練才能快速學習當下的海量數據并承載應用。所有合規數據的掌握者都應成為這個“AI底座”的數據投喂者和使用者。

運營商，數據要素+AI下的核心賽道。從AI的角度看，數據要素是AI訓練與迭代的核心資源，同時未來AIGC產生的海量數據將帶來爆發式的數據傳輸需求。我們認為，隨著AIGC在國內加速發展，三大運營商作為國內數據要素中軍，無論是用自身優質數據進行模型訓練，或是將數據提供給第三方進行訓練，運營商和可視化、BOSS系統等產業鏈在未來都將成為我國“數據要素+AI”科技體系下的核心參與者，在數據采集、加工、分析等方面占據核心地位。

投資建議：1）“數據要素+AI”科技體系下的核心參與者：中國移動、中國電信、中國聯通；2）數據可視化與BOSS系統：恒為科技、浩瀚深度、中新賽克；亞信科技、天源迪科、東方國信；3）算力：中際旭創、新易盛、天孚通信、太辰光、騰景科技、德科立、中興通訊、紫光股份、銳捷網絡、菲菱科思、恒為科技、工業富聯、寒武紀、震有科技等。

風險提示：AIGC發展不及預期，數據要素發展不及預期。

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