数字科技月报：构建多层次AI产业政策体系：中央与地方协同推进及法制建设加速展望

　　投资要点：

    　　坚持统筹高质量发展和高水平安全，推动生成式人工智能产业发展、技术进步与安全保障。一是强化自主可控，激发创新活力。二是引导应用落地，赋能行业发展。三是守牢安全底线，防范滥用风险。四是坚持协同共治，营造良好生态。

    　　培育数据产业是数据要素市场化配置改革的一项重要内容，也是培育数字经济、发展新质生产力的一个重要环节。国家数据局高度重视数据产业的培育工作，正在围绕更好发挥市场机制作用， 研究制定促进产业发展的政策。一方面，厘清数据产业的内涵和外延，面向市场需求，培育多元化的市场经营主体。另一方面，发挥市场配置资源的决定性作用，支持企业在资源汇聚、技术攻关、产品服务、流通交易、基础设施等方面加快发展。

    　　多省市加快构建全方位、多层次人工智能产业政策支持体系。上海提出要实施“产业互联网平台跃升行动”和“工赋链主专项工程”，杭州多措并举加强算力基础设施建设，广州明确提出聚焦“双智”协同发展目标，着力推动“车路城”三位一体协同高质量发展，深圳提出构建“一超多强总调度”智能算力体系，北京发布率先建设AI 原生城市行动计划并启动人工智能基金等8 支政府投资基金储备项目征集工作。

    　　加快发展绿色算力，服务新质生产力。绿色算力发展正在步入加强算力算效提升、绿色能源利用和数智赋能等全面发展新阶段。智算中心作为人工智能产业重要的算力底座，其绿色建设关乎人工智能产业的高质量可持续发展。

    　　一是加快提升资源利用和算力碳效水平，二是积极引导市场应用绿色低碳算力。数据中心相关产业链包括 AI 芯片、存储和网络设备、服务器、制冷系统、供电系统和智能化能效管理系统等有望迎来良好投资机遇。

    　　欧盟《人工智能法案》 正式生效。该法案有可能为全球人工智能监管提供一个可借鉴可参考的模版，我国人工智能法制建设也有望进一步提速。国内企业出海欧洲时应当首先评估自身产品是否构成该法所定义的人工智能系统和通用AI 模型，并根据《人工智能法案》构建相应的AI 合规体系。

    　　使用递归生成数据进行训练时可能致使 AI 模型崩塌。根据牛津大学、剑桥大学等机构的研究团队对使用AI 大模型生成数据进行训练的研究结果表明，如果在训练中不加区别地使用AI 产生的内容，合成数据将导致AI 模型崩塌。

    　　“人工智能+”推动云计算开启新增长。深化推进云计算和实体经济融合升级，是技术革命性突破、生产要创新性配置、产业深度转型升级的重要路径，是助力新型工业化发展、加快中国式现代化进程的催化剂。

    　　医疗健康 AI 大模型应用场景持续丰富。根据医疗健康 AI 大模型为技术底座，赋能医疗行业的多场景，为患者提供差异诊断，为医生提供诊断建议；提升药物研发成功的概率，降低研发成本；能够提供准确、快速、个性化的诊断和建议。

    　　风险提示：政策推进不及预期，资本市场存在不确定性。

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