1）训练大模型需要高质量、大规模、多样性的数据集；
2）优质中文数据集稀缺，数字中国战略将促进数据要素市场完善，助力数据集发展。
近期欧洲议会议员《人工智能法案》提案、网信办《生成式人工智能服务管理办法（征求意见稿）》对大模型训练数据的版权披露、合法性提出要求，对于数据产业链的投资机会，我们认为：
1）数据资产储备公司的商业化进程值得关注；
2）行业数据价值高，具有优质数据和一定大模型能力的公司或通过行业大模型赋能业务；
3）关注卡位优质客户、技术降低人力成本的数据服务企业。
海外开源数据集积累丰富，合成数据或将缓解高质量数据耗尽隐忧
我们梳理了海外主要的开源语言和多模态数据集，主要的发布方包括高校、互联网巨头研究部门、非盈利研究组织以及政府机构。我们认为海外积累丰富的开源高质量数据集得益于：1）相对较好的开源互联网生态；
2）免费线上书籍、期刊的长期资源积累；
3）学术界、互联网巨头研究部门、非盈利研究组织及其背后的赞助基金形成了开放数据集、发表论文-被引用的开源氛围。然而，高质量语言数据或于2026年耗尽，AI合成数据有望缓解数据耗尽的隐忧，Gartner预测2030年大模型使用的绝大部分数据或由AI合成。
中文开源数据集数量少、规模小，看好数字中国战略激活数据要素产业链
与国外类似，国内大模型的训练数据包括互联网爬取数据、书籍期刊、公司自有数据以及开源数据集等。就开源数据集而言，国内外的发布方都涵盖高校、互联网巨头、非盈利机构等组织。但国内开源数据集数量少、规模小，因此国内大模型训练往往使用多个海外开源数据集。国内缺乏高质量数据集的原因在于：1）高质量数据集需要高资金投入；
2）相关公司开源意识较低；
3）学术领域中文数据集受重视程度低。
看好数字中国战略助力国内数据集发展 ：
1）各地数据交易所设立运营提升数据资源流通；
2）数据服务商链接数据要素产业链上下游，激活数据交易流通市场，提供更多样化的数据产品。
数据产业链投资机会：关注数据生产与处理环节
数据产业链包括生产、处理等环节。我们认为数据生产可以分为通用数据和行业数据 ：
1）海外主要数据集的通用数据来自维基、书籍期刊、高质量论坛，国内相关公司包括文本领域的百度百科、 中文在线、中国科传 、知乎等，以及视觉领域的 视觉中国 等。
2）数据是垂直行业企业的护城河之一，相关公司包括城市治理和ToB行业应用领域的 中国电信、中国移动、中国联通 ，CV领域的海康、大华等。数据处理环节，模型研发企业的外包需求强烈，利好卡位优质客户、技术赋能降低人力成本的数据服务企业，如Appen、Telus International、Scale AI。
隐私保护：监管与技术手段并举
个人数据的采集、存储和处理引发了对于AI时代数据隐私保护的关注。隐私保护可从监管、技术角度着手：1）监管：全球各地区出台相关法律法规，例如《中华人民共和国个人信息保护法》、欧盟《通用数据保护条例》等。
2）技术：隐私保护计算在不泄露原始数据的前提下，对数据进行处理和使用。
风险提示：AI及技术落地不及预期；本研报中涉及到未上市公司或未覆盖个股内容，均系对其客观公开信息的整理，并不代表本研究团队对该公司、该股票的推荐或覆盖。
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