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  • 專家熱議數字經濟:釋放數據要素價值
  • 2023年07月06日 來源:中國證券報

提要:數據的資源屬性已形成廣泛共識,但數據的資產屬性和資本屬性往往被忽略,這是數據要素價值得以釋放的重要途徑。工信部信息通信科技委常委趙慧玲表示,AI大模型訓練和應用迫切需要建設高性能網絡和超高可用性網絡。

7月5日,2023全球數字經濟大會主論壇及多個分論壇在京舉辦,同時發布了《2023全球數字經濟白皮書》(簡稱《白皮書》)。數據要素流動、AI大模型、數字治理等成為熱門話題。中國科學院院士梅宏表示,數據的資源屬性已形成廣泛共識,但數據的資產屬性和資本屬性往往被忽略,這是數據要素價值得以釋放的重要途徑。工信部信息通信科技委常委趙慧玲表示,AI大模型訓練和應用迫切需要建設高性能網絡和超高可用性網絡。

數字經濟規模快速增長

數字經濟規模持續快速增長。《白皮書》顯示,截至今年3月,全球5G網絡人口覆蓋率為30.6%,同比提高5.5個百分點;全球5G創新應用中,產業數字化占比達到60.5%,其中工業互聯網融合應用達29.4%。我國建成5G基站264.6萬個,占全球總數超過60%;全球5G用戶達到11.5億,我國占比達58%,成為全球5G發展的重要貢獻者。

中國信通院院長余曉暉介紹,2016年-2022年,中國數字經濟持續快速增長,年均復合增長率為14.2%。

數字經濟發展新動力不斷涌現。余曉暉表示,2022年,全球人工智能市場收入達4500億美元,同比增長17.3%;2023年第一季度,AIGC(人工智能生成內容)異軍突起,成為熱門投融資領域。“全球各國加快推動數字經濟重點領域發展,在產業數字化、數據要素等領域搶抓發展機遇。”

挖掘數據要素價值

梅宏表示,數據要素市場、數字治理體系和數字技術體系是發展數字經濟的三個重要基石。“推動數字經濟發展,必須讓數據流通起來,并通過治理體系保障數據要素市場平穩有序運行。無論是要素市場還是治理體系,都離不開數字技術的支撐。”

余曉暉介紹,近年來,各國將行業數據空間作為數據流通的關鍵基礎設施,持續打造產業生態合力。比如,歐盟在《數字歐洲計劃》統一體系下,多主體協同推進公共/行業數據空間建設;美國依托云基礎設施優勢,面向數據流通進行產業轉型升級;中國則加強行業數據空間應用牽引,培育產業生態。

數字技術與產業深度融合,推動數據要素價值持續釋放。京東集團CEO許冉表示,京東用技術驅動供應鏈發展,將數據和算法滲透到采購、倉儲、履約等業務流程,提高了供應鏈的可見性、預測性和適應性,促進供應鏈韌性和安全水平大幅提升。

北京融信數聯科技有限公司董事長于笑博表示,要從數據分析、數據治理、數據安全以及數據交易體系四方面挖掘數據要素價值。以AI大模型為例,“在數據分析過程中,數據質量越高,大模型的構建和應用會產生更大價值”。

梅宏認為,從法律上確立數據的資產屬性,這是數據要素價值保障的根本。實現數據的資本屬性,使數據價值可以被度量和交換,成為可被經營的產品和商品,這是數據要素價值得以釋放并創造新價值的途徑。

中央網信辦副主任、國家網信辦副主任趙澤良建議,加快建立數據資源的確權制度,界定各個數據資源的權屬關系;加快制定數據資源的采集、利用、交流、共享規則;加快建設數據資源、數據跨境流動的規則,在保障國家安全的前提下,鼓勵和支持數據依法、合理、自由流動。

一些企業和行業機構積極探索數據要素的資本化、資產化。中國信通院與布比科技聯合發布基于國家級區塊鏈基礎設施“星火·鏈網”智能安全金融服務網絡(ISF)構建的全新產融體系——“星火產融”,并簽約首批合作伙伴。“星火產融”搭建產業與金融融合的新型基礎設施平臺,提供征信數據、政務數據、商業數據、交易數據等服務。

破解發展新難題

此次大會上,行業和企業專家為數字經濟發展建言獻策。

“隨著技術變革加快,傳統的治理體系、機制和規則都面臨巨大挑戰。比如,出現平臺公司的壟斷問題、網絡輿情的監管引導問題、安全隱私保護問題、數字金融業務監管問題等。”梅宏表示,需要重構全球數字治理體系,通過制度法規、標準規范和技術手段推進數字治理體系化建設。

隨著AI大模型深入應用,算力、數據、安全等新需求、新問題相繼出現。“AI大模型對算力基礎設施提出很高要求。”趙慧玲坦言,大規模分布式訓練帶來大量通信開銷,建立高性能網絡和超高可用性網絡成為智算中心網絡面臨的新挑戰。

奇安信集團董事長齊向東介紹,智能工具的廣泛使用加劇了數據泄露風險。“圍墻式的網絡安全防護不再適應新技術場景下的安全需求。參與數字化的企業及政府部門要進行體系化的安全規劃建設和運營,構建縱深防御體系,把安全內置到數智系統全鏈條。”齊向東稱。

智譜AI公司CEO張鵬表示,借助AI大模型賦能千行百業,有利于解決數字經濟發展的痛點問題。比如,互聯網公司擁有海量用戶,同時數據和算法不斷迭代,需要大量的算法工程師和維護人員支持,由此產生很高的成本。如何使用人工智能基礎設施解決高投入、低收益問題,引發智譜AI思考。



責任編輯:蔡媛媛
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