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数据这种无形资产，具有一种跟原子实物资产非常不同的特性：极低的复制成本，这意味着一份数据卖给100万家公司或10亿个人，公司本身不增加多少成本，但其他公司或个人获得这些数据之后，能够产生的价值，却具有无限可能，尤其AI时代，多一个独家数据来源，能够产生的价值有时候可能是不可思议的。
比如，腾讯托管了你的QQ空间、微信朋友圈、视频号、订阅号、聊天记录等非常隐私的信息，它训练出来的AI大模型，完全可以将你的所有的个人数据纳入到上下文进行个性化服务，比如，我可以询问腾讯元宝（AI大模型助手），我以前在云南吃过的有一种美食，忘记名字了，请你告诉我，然后，AI助手分析我过去几十年发在微信朋友圈或微信聊天记录的文字、图片、视频，可以回答是不是汽锅鸡？还是油炸腊猪脚火锅？腾讯依托独家的个人隐私数据，相当于变成了个人记忆外脑，随时可以帮我搜索我自己可能都记不清的经历。我甚至可以继续问，在福州哪里可以吃到汽锅鸡？然后AI助手可以分析大众点评网、抖音、美团等店铺的文字、图片、视频评价，结合我个人的口味偏好、消费层次，给我推荐最符合我心意的餐厅，或者给我推荐电商平台上类似的预制菜……
依托QQ和微信托管的大量个人隐私、独家数据，腾讯的AI助手，将比你肚子里的蛔虫还要了解你……
如果腾讯开放一部分脱敏的个人朋友圈、聊天记录、视频号、QQ空间数据训练出来的AI大模型，用于公共服务，比如目前已经应用的腾讯广点通的AI算法匹配的目标人群广告投放，就已经产生了巨大的商业价值。
如果腾讯成立一个类似淘数据这样的付费服务，像第三方开放一部分脱敏的独家数据，对于很多公司的商业决策，将带来巨大的帮助，比如腾讯开放的数据可以开放数据给商家，特定时间段特定地区里，该商家特定产品的名字在微信朋友圈出现了多少次，商家可以依据这一点来评估某个品牌广告或口碑软文产生的效果……
黄奇帆分析过，中国在消费服务业方面，与美国欧洲等发达国家差距相对较小，但在金融（会计、保险、投行等）、法律、生产（工业软件、数据服务、咨询等）等生产性服务业方面的差距非常巨大，数据资产入表和数据交易所等政策，将促进中国数据大规模交易，促进生产性服务业和AI技术在各行各业的研发应用大爆发。
ai大模型就是数据处理的成果，今天，人类现在已经找到了非常有效的方法来洞察文字、音频、图像、视频、蛋白质结构、自动驾驶、人形机器人关节运动、气象、三维空间等各个领域海量数据中的规律模式的方法，这就是生成式ai，不需要人类进行人工标记，ai可以无监督学习。
以前在计算机那一波信息革命时代，有一个基础概念叫做“可计算性”，就是一个领域的信息，能否用0和1来表达和计算的，最初我们以为计算机只能用于计算炮弹弹道轨迹、财务数据等信息，后来发明了文字编码规则后，计算机可以显示文字，文字居然也变成了可计算的信息。
再往后，图像居然也可以用0和1来表示，计算机突然具备了图形显示和处理能力，图像也是可计算的了。
接下来，音频、三维空间、通讯、社交、商品信息乃至游戏、视频、智能等等，原来认为不可计算的信息，统统都可计算了。
今天，我们还将对生成式ai的想象力局限在生成文字、音频、图像、视频、蛋白质结构或人形机器人关节运动等有限领域，但就像可计算性在电脑时代不断将其应用领域拓展一样，未来可生成的应用领域也将不断拓展，我们将发现，原来我们认为不可ai生成训练的数据，统统都可以用于训练和智能化了，只要我们找到了合适的方式来标记或表达这些数据。
这将在各行各业引发智能化无人化的革命！
毕竟，生成式ai算法，最初只是一种用于语言翻译的算法，谁也没料到这种算法居然有如此巨大的威力和可扩展性。
AI时代，你想一想大模型训练依据的不就是数据？训练好的大模型，可以做各种各样的事情：
智能汽车搜集的人类司机驾驶操作与道路环境车况匹配的数据，依据这些数据训练出来的自动驾驶大模型，无人驾驶代替数百万货车司机和十几亿私家车司机，每月收费100-500元，不过分吧，这个无人驾驶的大模型行业整体估值至少是几千亿甚至几万亿人民币的价值；
工厂摄像头、录音、温度、湿度、室内定位、转速等成百上千种传感器搜集的各种设备、零部件、材料、环境的数据，可以实时更新到数字孪生平台，工厂内各种工业机器人、人形机器人、物流机器人才能相互配合不乱套，工厂可以做到无人化，这些数据及其训练出来的大模型和数字孪生系统值多少钱？
健康医药方面的各种数据、病历档案、医药数据、挂号数据等等，整合起来可以用于改善就医流程、降低医疗成本、提高药物开发速度，价值更是巨大。上周我参观数字中国建设峰会，跟一家做医疗影像的公司工作人员交流，他说一张病理活检切片在800倍光学显微镜下扫描获得的图像体积是数百G的体积，他们有专门的AI模型（不是生成式AI算法，因为这个错误率较高）来识别有没有病变，阴性判断准确率极高，阳性识别会圈出来供医生参考，可以大幅度降低活检成本、提高诊断速度和准确率，因为靠人眼在800倍的广阔影像里搜索病变信号，很容易遗漏，但在AI帮助下，99%的阴性区域都不用人眼去搜索浪费时间了，经验丰富的医生直接花几分钟查看AI圈出来的疑似阳性区域即可，单个医生一天内能够看的活检图像数量提高了几十上百倍。你说这种几百G一张的活检显微镜扫描图片数据，是不是有价值？
所以，数据资产绝对不是虚无缥缈的，而是真实创造了价值，尤其有了深度学习等AI算法的加持，这些数据可以用来训练出各个垂直领域的AI模型，可以实现越来越多行业的无人化、智能化、自动化，大幅度提升社会生产力水平……
腾讯的QQ会员，游戏会员，腾讯视频会员，腾讯音乐会员，微信广点通付费广告按点击付费，百度按排名竞价广告，抖音信息流视频，百度网盘资料……这些统统都是数据资产。互联网企业高科技企业为何市净率特别高？因为它们的注册用户、软件平台、付费会员、用户时长、用户活跃度、用户行为数据、用户存储数据、ai模型、ota推送能力、用户互动、用户相互关系（比如关注点赞收藏）等数据资产多数无法入账，而这些数据资产实打实能够在未来为公司带来自由现金流，其价值真实存在却不体现在财务报表中，所以过时的财务会计准则实际上严重低估了这类互联网高科技公司的净资产，所以高科技公司看似pb估值搞得离谱，实际上很多却有其合理性，因为其账面价值被严重低估了。
是的，为什么要讲数据确权的很重要一点就是需要资产端的一个东西作为抵押品支撑有收缩风险的宏观资产负债表。
当然，只是数据还不够，但是能起到让收缩边际放缓的作用短期来看也足够了。
#缘富读数字经济#
认同对数据的作用和价值，主要是对数据作为资产价值“入账”的思考，确认、计量，控制和经济利益，可交易等问题。
这个数据资产是个什么概念？怎么定义它的价值？它能产生现金流吗？一份数据资产能产生多少现金流才是合适的合理的低估的高估的？
知网不就是利用数据资产提供服务吗，但是利用数据资产赚钱的好像也不是很多，知网，我的钢铁网。毕竟除了知网大学毕业必须用，其他的对普通大众好像也不是刚需
1.选择的是一个标志性的企业，联芸科技，是个杭州的存储芯片设计公司。往往在中国，这样信号的指示意义是非常明确的，它背后代表着一个倾向。$华虹半导体(01347)$ $中芯国际(00981)$
2.考虑到中国的人口红利压力，很可能会出台支持生育、养育基金的政策。$锦欣生殖(01951)$
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黄金？
数字资产确实是很重要，但是问题是难以估值，如何成为抵押品很难说。并且这种资产的价值变动会非常快，还有就是在造假横行的某市场，这种资产也有可能成为财务戏法的操纵工具。
有这些关键数据资产的，有多少需要贷款的？