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编者按：2023年10月25日，国家数据局正式挂牌。国家数据局的挂牌无疑是为数字资产的确立和未来的发展奠定了坚实的基础，那么者数据资产到底是什么，数据资产未来会给我们的企业发展带来怎么样的变革？……

2023年随着《数据二十条》和财政部《数据资产入表暂行规定》的出台，大数据局的挂牌，数交所的业务蒸蒸日上。2023年当之无愧的成为了数据资产元年。

（图一）国家数据局挂牌

可是为什么一切的缘起都要汇聚到2023年呢？这背后到底有什么样的内在逻辑？笔者作为数字化转型的一线老兵，一起和大家漫谈一下。

2023年的数据资产元年，是由很多伏笔构成的。我们先不说政策层面的各种准备。先看看这一年，在技术层面发生了什么？

（图二）李世石在与AlphaGo的第四局中艰难获胜

人工智能的发展，是人类历史的一个重要标志。上一次的划时代标志还是2016年AlphaGo战胜了李世石。第一次自然智力在组合爆炸中的优势，被神经网络算法突破。

（图三）ChatGPT

在几年的渐进发展后，2023年AI迎来了一个杀手级应用ChatGPT。这是一个可以通过图灵测试的AI，这个大语言模型让与之对话的人第一次感觉到被窥探心灵的震撼。后来的各种大模型的出现，我们开始迎来了百模大战，千模大战。盘古、文心一言、通义千问让我们有了很多的选择。

正是大模型技术、算力的成本大幅度降低成为了基于AI的生产力爆发的基石。AI的三个核心算法+算力+数据。在前两者都有了大幅度突破的基础上，AI的终极能力将聚焦在数据上。

未来的模型必然会两级分化，一类是形成基于公共知识的大模型。由于训练的语料来源于互联网，一切的公开数据都是可见的。所以未来公共大模型会逐渐优胜劣汰，市场不会超过三个终极模王。而另一个极端，则是会有很多基于私有数据训练的小模型，聚焦在细分和垂直市场。这个市场将会是百花齐放春满园的盛况。

而我们漫谈的数据资产，其实就是产品化的AI服务。从这里我们才依稀看到了数据资产的真面目。数据资产本质并不是数据，而是由数据所蕴含着的知识能力。数据不值钱，数据背后蕴含的价值才值钱。这点也和数据资产的几个形成原则匹配上了。数据资源必须产品化、数据服务必须有价格、数据资产需要有摊销周期。

（图四）大数据分析后形成的数据资产

解释清楚了数据资产的形态，就要讨论下所有人都关心的问题。有了技术的突破，有了国家的政策，有了数交所的交易平台。但是作为企业，做这个事情到底有什么好处呢？而且一定要有短期的看得见的好处才行。不然没人会凑这个热闹。那么我就从我所看到的最明确的三大好处。

第一：IT费用资本化、报表优化、资产扩表
第二：市值管理工具
第三：商业模式升级

第一大好处很多企业在知识产权和研发费用角度也可以做资本化，通过数据资产的方式有什么不一样吗？其实差别还是非常大的。传统的资本化，费用归集的要求比较严格，需要比较高的财务和业务管理能力。而且可以资本化的范围比较狭窄。数据资产相对来说条件比较宽松。从数据的采集、清洗、脱敏、深加工等等的直接成本和间接成本都可以算为数据资产的形成成本。这对于IT投入比较大，甚至维护一个比较大的IT团队的上市公司，通过形成数据资产来优化报表，几乎就是刚需。

第二大好处就是有一个合理合法的手段，对上市公司未来的市值变化趋势有一个抓手。题材炒作、拉抬股价等方法风险会越来越大。形成长期、可预估的上升通道，这也是“中特估”体系建设的目的所在。这也是深化注册制的关键一环。通过对上市公司自身以及产业链数据资源的梳理和统筹，可以制定中长期的数据资产战略。形成稳定的长期持有的基石投资人，这才是上市公司长期发展的后盾。

第三大好处是升级商业模式。商业模式的发展往往是企业的定价权和产业整合能力决定的。三流企业卖产品、二流企业卖服务、一流企业卖标准。随之数据资产时代的到来，超一流的企业也会相继出现。他们卖的将是基于知识的服务体系。

我们拿一家医院来举例，医院是给病人看病的，如果他将几万个病例形成数据资产，为医生提供决策支持服务。那么这家医院就升级成了医生的助理。再进一步，医院通过AI的持续训练的成果，可以为病人直接提供就诊服务，他的商业模型将会再升级，成为一个没有医生的医院。再深入下去，这个医院可以用AI形成的数据资产入股其他的医院。最后从卖产品的公司，变成一个数投公司。

所以说数据资产的想象空间是无限的，上市公司本身具有的公众性和金融属性，将成为数据资产最有价值的挖掘者。