今天我们要说的是当今时代人人关注的——数字经济。很多人会觉得这是一个很新的概念，比较抽象，实际上数字经济早已深入到我们生活的许多方面。
原来买衣服要逛商场，现在网店替代了商场，导购变成了主播。原来出行要线下购买飞机票、火车票，现在点点手机，直接刷身份证就可以乘机乘车。数字经济改变了我们的生活方式。那么究竟什么是数字经济呢？又是怎样影响我们的投资呢？
数字经济的核心是以数据承载信息，而信息就是知识与经验。
数据作为生产要素我们可能比较陌生，但知识和经验自古就是推动生产力发展的重要因素。大家都知道农业经济，是在农业中的经济关系和经济活动。大家也知道工业经济，是经济的发展主要取决于自然资源的占有和配置。
那么，数字经济也就很好理解了，就是基于数字技术推动的经济。没有文字之前，人类结绳记事。产生文字之后，人们撰文载道，都是在积累和传播知识经验。但当时的知识水平有限，也无法大量存储和传播。汗牛充栋、学富五车的知识量也许只是今天的一本书而已，因此对生产力发展的促进作用是有限的。
经过了几千年漫长的积累，科技的进步，尤其是互联网和通信技术大发展，信息被处理成计算机数据，从而可以快速且大范围的传播使用，也就是我们所说的信息爆炸。
当知识和经验可以被广泛传播和学习时，传统行业生产效率的提升就成为了必然。因此我们看到，核心生产要素从农耕社会的土地耕牛，变成了工业社会的技术资本，又发展到今天数字经济时代的数据计算。每次生产要素的变革带来的都是生产效率的大幅提升。
十八大以来，数字经济已上升到国家顶层战略的维度，国务院数据20条对数据要素的采集、确权、定价、交易等环节进行规范，从法规的角度明确了数据作为重要生产要素的价值。
数字经济包括哪些行业？
我们可以把数字经济概括为数字产业化和产业数字化两部分。
数字产业化就是把信息的生产、分析、使用规模化，比如人工智能、大数据、云计算等等。
而产业数字化，是指用数字技术及资源为传统产业赋能，从而带来生产效率提升。
打个比方：我们在淘金子，传统产业是挖金子的人，数字化要素就是科技进步赋予的一把新铲子，新铲子提高了挖金的速度和产出，这些数字化要素的提供商，就是卖铲子的人。
培育足够多提供新铲子的人，就是数字产业化的过程。利用新铲子提高淘金效率，就是产业数字化的过程。
搞懂了数字经济概念和基本框架之后，我们如何联系到投资当中呢？
这里我们以人工智能，也就是AI为例，讲一下数字经济产业的投资逻辑。AI产业链分为三个层面。
01基础层
包括数据提供和算力支持，基础层是数字产业的根基。
数据的提供包括数据的采集，传输，和存储。比如智能驾驶汽车，通过雷达、光探测等传感器获取路况数据信息，通过通信网络传输到大量服务器构成的数据存储中心，处理分析后反馈，就可以提示适当的驾驶行为或进行自动驾驶。
物联网、通信运营商、服务器支撑了数据提供的过程。后续的数据分析过程，则需要大量的计算。而大规模计算的能力，需要先进的硬件来保障。
随着数字经济的发展，流量和算力需求爆发，比如大家关注的GPT4有将近3000亿个参数，模型每完成一次训练需要用1000台服务器，运算接近一个月的时间，训练模型对算力的需求是惊人的。因此首先受益的就是算力和数据的底层基础设施，比如AI芯片的研发生产。根据 IDC 测算，2021-2026 期间中国智能算力规模年复合增速预计将达 52.3%。
02技术层
这里的技术主要是指模型的算法以及平台开发。
未来大语言模型的发展有两条演进路径。
第一个路径是向多模态的能力发展，不局限于语言文字输入输出，还可以做图像、视频、音频处理。现在GPT4已经实现了这个功能。比如用手机拍一个手绘的网站的界面，GPT4能够马上帮你把对应的网站代码写好，很快就可以把这个网站建立起来了。
第二个路径是对语句的理解能力越来越强，模型能够理解我们所表达的真实意思，而不是机械的输入和输出。这就依赖于开发者通过大数据要素对模型的不断调整和训练。目前ChatGPT之所以如此受到关注，就是因为它的多模态理解能力更加突出。
03应用层
应用上又可以分为两个层次。
一方面是随着AI模型的不断完善，应用插件推出，一些软件可能被取代。比如，我们要订机票，直接告诉AI，我需要定某天某个时间去哪的机票，那么AI就会直接将符合条件的机票调出，得到确认后直接由AI预订，不再需要打开特定的订票软件。当然也会有一些使用量比较大的软件，把AI变成其中的一个插件。
另一方面，是AI和各行各业的融合，也就是产业数字化。通过AI的应用达到提质增效的作用，比如AI图片设计和美工、智能医疗、企业生产经营环节的优化等等。
这就是产业链的三个层次——数字基础设施、模型技术和应用。数字经济是具有战略意义的长期趋势，但在投资中，市场的反应通常早于实体产业演进。
我们如何规避
产业趋势早期的市场波动呢?
投资新兴产业通常有三个阶段。
第一阶段，市场关注的是概念的映射。比如当ChatGPT引爆AI概念的时候，国内相关算力、模型领域的相关公司受到追捧，这是一个脱离基本面、估值抬升的阶段，市场充分发挥了它的想象力。
第二阶段，就需要找到哪些公司能够将这些概念和想象力实现，要关注实际生产进展和订单的落地情况。
第三阶段，要找出具有核心技术和竞争优势的核心公司，找到真正能够做大做强的公司。数字经济产业中马太效应会体现的比较明显，这是因为数字经济是知识密集型与资本密集型相结合的产业，是资本、人才、技术的高度优化结合，所以容易形成强者恒强与行业垄断特点。
今天跟大家分享了对数字经济的理解，想要把握数字经济的趋势，我们需要理解算力、数据流量爆发带来的数字经济基础设施需求，要理解模型、平台技术的快速迭代，也要关注数字经济+传统产业的效率提升。
在投资中，既要看到Gartner曲线初期市场充满想象力的估值抬升，更要找到快速落地的企业，找到有核心竞争力，能够做大做强的龙头公司。
在产业链当中，通信运营商、多模块、超算中心作为基础，工业软件与信创叠加了数字经济与国产替代的共振。传媒、互联网、数字医疗等领域，则受益于数字赋能，实现降本增效。数字经济并不遥远，它就在我们身边，虽方兴未艾，但未来已来。
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