2022年全球十大市值公司排名
最后看去年底至今不断迭代的生成式人工智能技术，ChatGPT应用几乎是带来了全新的操作系统。从归因的分析来看，在这个大模型当中，20%的贡献来源于大模型的能力，10%的贡献来自一些专业领域的特殊技能，70%则来源于数据，即训练后的语料。可以看到，即便是新型的生产工具，数据在其中也产生了极大的作用。而今年7月的世界人工智能大会之后，国内很多企业都推出了大模型，我认为未来它们会具有全球竞争优势，因为这些模型中，会运用到大量的高质量中文语料训练数据。这里又是数据给予了未来增长的潜能。
由此看，数据已成为重要的生产力和关键生产要素，渗透到生产、生活的各个环节。
*数字经济“四化”中，数据价值化的作用
数字经济的四化
在《“十四五”数字经济纲要》中提到数字经济具有“四化”，即数字产业化、产业数字化、数字化治理、数据价值化。其中，通信、互联网都是属于数字产业化，已走在世界领先行列。产业的数字化是接下去的重点工作。所谓产业的数字化，是指传统领域如何利用数字化的技术，利用数据的赋能，提升它的效率和竞争力。这里有巨大的发展空间，按信通院的估计，产业数字化的规模是数字产业化的4倍，也是未来数字经济更大的成长空间所在。数字化的治理，非常重要的一点是如何体现数据的价值化，数据只有被使用、被流通之后，才能产生更大的效益。
像我所在的企业——上海数据交易所就是承担了数据流通工作。事实上，不光是数据交易所，整个要素市场中不同的企业都需要进行更好地协同，只有数据生态做大之后，数据价值的挖掘才会更容易地体现出来。
在数字经济时代，因为有了数据的加持，未来发展可能是按照数字经济1.0的模式展开。和工业经济时代最大的差别是维度差别，数字化的发展会是在高纬度的演进。在数智融合的阶段，数据会起到非常重要的作用。
*数据，在资源阶段到资产阶段的不同使命
三步蒸馏法：从原始数据到数据资源、数据产品、数据资本
数据如何成为生产要素？要素是经济学的含义，所谓的要素是需要低成本、大规模的可得，在经济学的这个函数里，如果输入端是数据的话，输出端可能是一个巨大的增量。当然数据不能单独作为一项要素去使用，它还要结合传统的要素，通过数据要素的加持之后，才能让我们的生产效率得到更大的提升。
因此，数据作为生产要素，可以用我命名的“三步蒸馏法”发挥作用，即原始数据首先要成为数据资源，这是其使用价值；再成为数据产品，这是它的交换价值；第三步是是通过流通完成货币化的艰难跳跃，继而变成数据资本。
在不同阶段数据的功能完全不同。在信息化阶段，数据是一个系列信息化的结果；而到数据资源化阶段，往往是数字化转型的开始，数据是一个起点；最后到了数据资产化阶段，数据会成为企业的一个资本。
目前，国家财政部会计司已颁布《企业数据资源入表暂行规定》，对数据资产化是巨大的利好。从明年1月1日起，企业可以尝试把自己所拥有的数据资源，通过入表的方式进行列式披露表达，这对企业在资本市场上的估值会产生巨大的推动作用，由此，未来还会衍生出一些基于数据资产化的新的金融服务和金融产品，这也将是我们在推动整个数字经济发展中一些创新点。
从数据到数据资产的内在逻辑来看，呈现出金字塔形，即数据-信息（处理后的有逻辑的数据）-知识（具有行动能力能完成任务）-智慧（具有预测能力）。
*数据与连接、算力、算法、边缘计算的关系
无人驾驶需要更贴近的算力，边缘计算显得非常重要
数据作为一个关键生产要素，包含了数据，还有连接和算力。连接更多的是指网络，国内目前的城域宽带网络都做得非常不错。但未来在“一带一路”倡议下走出去时，是否能有一张自主可控的网络？这是新的挑战。或会用更新的技术手段如低轨卫星构建新的网络。生成式人工智能的推出对算力的要求也越来越高，东数西算实现跨地域的算力分享是目前的一个应对，未来要求会更高；更多的应用场景需要算力更加地贴近应用，尤其无人驾驶普及后，有了聪明的车，还需要聪明的路、车车之间的协同，此时需要贴近的算力，边缘计算又变得非常重要。
随着时代的变迁，关键的生产要素也在变化。农业时代以土地和劳动力为主，工业时代，技术、资本可能是重要的变量。到了数字经济时代，必然是数据、算力、算法等一系列的关键要素唱主角。业界已形成共识，“数据要素是数字经济深化发展的核心引擎”。
走在前列
数据要素的顶层设计与制度推进
在2016年的G20峰会上，与会国共同对数字经济做了定义，从目前各国陆续推出的数字经济发展政策来看，背后的重要驱动就是数据作为关键的生产要素。我们国家在这个方面走在非常前面，总体来说，从“十三五”开始一直到去年年底国家数据相关的政策，都是一脉相承的。
*数据要素市场化：公共数据开放、场景应用尝试
