公共数据垂直模型已经箭在弦上。垂直模型是在通用大模型的基础上，利用细分行业特有的数据，训练出来的更加适合特定领域、有专门用途的专用模型。通用大模型解决了各行各业对AI“可用”的需求，而各领域的垂直模型则真正实现“好用”，是未来更专业的具体应用。这就使发展公共数据垂直模型成为必然趋势。垂直模型具备了核心的数据壁垒，因此也获得了较大的社会治理价值和商业应用价值，可以广泛的应用在政务、医疗、金融等公共数据聚集的行业，大大提升了对应行业的生产效率。各地政府和重要行业未来更有可能要求在自己的私有云上开发专属的政务/重要行业垂直模型。

　　公共数据垂直模型有望广泛应用在政务、医疗、金融等多个领域。政务服务方面，垂直模型可以提供以下能力：1）帮助政府更快速高效的处理各类政务事项，例如城市规划、交通流量控制、公共安全保障等；2）为政府决策提供更加科学的数据支持，有助于实现精准治理和精细化管理；3）预测和应对突发事件，通过收集和分析大量数据，提供更好的公共服务和社会治理水平。其余如国土资源、水利、应急管理、民政等公共数据都有其独特的使用价值和使用边界，都将会形成各自的重要行业垂直模型。

　　国资云有望承接公共数据垂直模型。国内更高质量的数据都掌握在政府手中，在中国的数据版图上，截至2023年3月我国政府数据资源占比超过3/4。公共数据垂直模型依赖于公共数据本身，涉及国计民生，国资背景厂商在平台、资源、市场、社会信任等方面具备天然的优势。国资云本身就是算力平台，同时可以持有和运营公共数据，在与市面上的通用大模型合作后，就可以形成公共数据垂直模型，成为未来的主流应用。

　　未来国内2800多个区县单位将有望开发自己的政务垂直模型。目前，部分地方政府和重要行业已经开始探索和国资云厂商合作使用垂直模型协助政务和业务开展，如《北京市促进通用人工智能创新发展的若干措施》中提及推动通用人工智能技术在政务服务领域率先试点应用。部分领先企业已经和地方政府、重要行业监管部门展开合作，如德阳市已经上线了深桑达旗下的飞思AI中台。每个区县都有大量的政务数据可以挖掘潜在价值，在数据不出域的前提下，为了满足各地不同的政务需求，我们预计各个县级单位都将有望开发自己的政务垂直模型。

　　医疗、金融等重要行业已经在陆续发布公共数据垂直模型。上海地区近期发布了“Uni-talk”医疗算网大模型，正是在通用模型基础能力之上，融入垂直领域专业知识，逐步实现通用人工智能到医疗人工智能领域的融会贯通。我们预计各重要行业都将打造自己的垂直模型，其核心数据作为公共数据一般被监管部门持有，重要行业未来将至少产生数量过千的公共数据垂直模型需求。

　　此外，很多重要行业的头部企业由于数据敏感性，并且考虑到垂直模型可能带来的商业价值，都倾向于自研垂直大模型，如农业银行、工商银行、中国电信等单位都已经在研究或发布自己的行业垂直模型，未来公共数据垂直模型的市场规模有望超出市场预期，进入百花齐放的阶段。

　　投资建议：国资云持有和运营公共数据，同时对外提供算力、算法应用供给。我们认为国资云有望成为公共数据垂直模型的主要载体，重点推荐深桑达A、易华录、云赛智联。

　　风险提示：政策推进不及预期；行业竞争加剧