數據要素政策解讀：如何激活數據資產？_BIT

2020年4月9日晚，《中共中央國務院關于構建更加完善的要素市場化配置體制機制的意見》（以下簡稱《要素》）對外公布，作為中央第一份關于要素市場化配置的文件，明確了要素市場制度建設的方向和重點改革任務。

大方向已經被多個媒體反復解讀，PlatON首席AI官冉陽博士在本文中，則直奔更深的主題：數據作為要素，天然地與土地、勞動力、資本、技術等傳統要素有哪些本質的不同？企業到底如何創造數字經濟紅利？個人如何享受紅利？這才會是大家真正值得深度思考的方向。

政策原文

加快培育數據要素市場

（二十）推進政府數據開放共享。優化經濟治理基礎數據庫，加快推動各地區各部門間數據共享交換，制定出臺新一批數據共享責任清單。研究建立促進企業登記、交通運輸、氣象等公共數據開放和數據資源有效流動的制度規范。

全球做市商MBIT將為Pyth Network提供數字資產對實時市場數據:10月25日消息，全球做市商MBIT已與預言機項目Pyth Network合作，將為其提供各種數字資產交易對的機構級實時市場數據，以為加密貨幣市場帶來更大流動性和透明度。[2022/10/25 16:37:48]

（二十一）提升社會數據資源價值。培育數字經濟新產業、新業態和新模式，支持構建農業、工業、交通、教育、安防、城市管理、公共資源交易等領域規范化數據開發利用的場景。發揮行業協會商會作用，推動人工智能、可穿戴設備、車聯網、物聯網等領域數據采集標準化。

（二十二）加強數據資源整合和安全保護。探索建立統一規范的數據管理制度，提高數據質量和規范性，豐富數據產品。研究根據數據性質完善產權性質。制定數據隱私保護制度和安全審查制度。推動完善適用于大數據環境下的數據分類分級安全保護制度，加強對政務數據、企業商業秘密和個人數據的保護。”

數據：火幣全球站數字資產規模近500億:據BitUniverse數據顯示，截至12月4日14時，火幣全球站數字資產規模為495億元，其中比特幣24萬枚、以太坊374萬枚以及USDT達6.6億枚，是全球性交易所中用戶資產規模第一的交易所。

另據資產追蹤平臺CoinHelmes統計，11月26日至11月30日期間，火幣的比特幣凈流入732枚、ETH凈流入6.18萬枚、USDT凈流入7843.26萬枚，居三大交易所之首。

分析人士表示，多個跡象和數據均顯示火幣鏈上資產沉淀開始加速回流，或意味著用戶對火幣的信心并未受到系列不實流言的影響。[2020/12/4 23:05:58]

當前數字經濟正在引領新基建發展，數字經濟覆蓋面廣且滲透力強，具體表現在數據成為關鍵生產要素后，會橫切其他生產要素。而“大數據、云計算、互聯網、人工智能等”，則是橫切的工具。橫切的過程中，將產生新的數據流動的機會和資產匯聚的產業。所以第一個值得我們重點關注的地方，正是這些新涌現的“大數據社會治理”產業，如5G、公共衛生、城市交通、物流、城市安全等。

24小時BTC全網合約成交數據顯示：多方占優:據合約帝數據顯示，最近24小時BTC全網合約成交量中開多比例為51.52%，開空比例為48.48%。主流合約交易所中，Huobi季度開多比例為50.91%，開空比例為49.09%；OKEx季度開多比例為50.42%，開空比例為49.58%；BitMEX合約開多比例為53.06%，開空比例為46.94%。[2020/6/5]

數據要素激活

數據要素的高效配置第一環，是激活。如同一個專門針對數據的銀行一樣，需要激活它并進入資產的交易市場，對來自各企業、機構的數據開放（包括敏感且高價值的政府/商業數據）。數據要素被AI聚合和資產化以后，產生的增量價值可被企業安全地，可溯源地獲取，進而促進經濟增長、創造價值。

BiKi杠桿ETF多空比數據：BTC多空持倉比為64%:36%:據BiKi ETF官方數據，截至今日00:00（GMT+8），主流幣種BTC多空占比為64%:36%，ETH為75%:25%，EOS為90%:10%，BSV為41%:59%，BCH為73%:27%，TRX為98%:2%，LTC為75%:25%。更多ETF幣種持倉占比如下圖。

杠桿ETF 3L和3S是一種錨定標的3倍做多和3倍做空某種數字資產的指數基金，相比合約有操作簡單、不爆倉、無保證金等特點，BiKi杠桿ETF管理費為0.1%。[2020/5/22]

這個環節要滿足以下特征：

數據采集：從機構、人、物聯網獲取可信數據的過程；

數據確權：將采集的數據進行分類整理，以及將所有權、使用權確認并分離的過程；

數據資產化：將整理的數據依照風險和價值劃分到不同資產包的過程。

獨家 | 金色財經2月27日挖礦收益數據播報:金色財經報道，據印比特數據顯示，按照BTC參考價格61900元、電價0.38元/kWh計算，當前在售主流BTC礦機的市場價格及回本周期為：芯動T3+-57T（全新現貨9500元，361天回本）、神馬M20S-68T（全新現貨12100元，305天回本）、阿瓦隆1066-50T（全新現貨5900元，269天回本）、螞蟻S17+-67T（3月份期貨12800元，291天回本）。[2020/2/27]

數據要素流動

數據要素的高效配置第二環，是流動。這個環節要滿足以下特征：

從互聯網商業場景的Data in/Data out， 進化成商業場景的Value in/Value Out；

數據的拷貝（Copy）型交易，進化成數據資產的租賃（Lease）交易；

交易即隱私計算，需由數據資產的所有者、提供者、使用者、監管者、數據計算者共同組成。

數據資產的流動，會產生巨大的復利。而越早進入的企業和組織，會享受到數據要素的巨大的后期的指數式紅利。目前這個流動的第一倡導者，是政府。

隨著隱私計算的迭代更新，數據的共享責任、技術開發、管理制度和安全保護等各方面逐步形成系統的社會治理規則，形成資源配置市場的價格體系，企業會源源不斷地加入。

從交易市場化要素角度出發，在進行與市場經濟改革相配套的數據資源配置體制機制改革的環境下，輸出基礎設施能力的企業，是紅利的長期獲益者。

《要素》首先要推進政府數據開放共享。盡管開放共享是數據效能最大化的基礎，雖然國家有相應法規、管理辦法，但真正做到共享非常困難，因為缺乏信任。

所以，離開隱私計算，無法想象可以真正做到可持續發展。因為隱私計算才能保障數據共享給數據提供者帶來的回報，并且也是數據共享所需的支撐條件。無論是MPC、同態加密，還是聯邦學習、可信執行環境，都是為了滿足上述條件。商業模式建立在以上技術的企業和機構、部門，也將是紅利的短期獲益者。

隱私AI效率

數據要素的高效配置第三環，是隱私AI的效率。從AI的角度，數據作為新型生產要素，只有流動、分享、加工處理才能創造新的價值。這個環節要滿足以下特征：

數據建模：將不同維度的數據資產包進行聯合計算的過程；

數據流轉：數據或計算結果作為資產傳輸的過程；

數據價值交易：數據或計算結果被使用并交易的過程。

而高效的隱私AI，能形成強大的正反饋網絡生態：

1. 數字企業+數字政府構建的工業物聯網生態。一個企業節點和另外一個企業節點的數據通訊效率，取決于兩個節點間的價值反饋速度。節點越密集，反饋越快，則越能吸引更多其他節點的加入，企業和機構節點就將更為密集。

2. 5G運營商+IOT設備構建的IOT生態。用戶將為了更好的生活而使用更多的手機和物聯網設備，所以在這個虛擬的數據城市，復雜的分布式網絡結構將鏈接更多商業資源、公共衛生資源和政府資源，從而形成更高效率的IOT網絡結構。

一旦隱私AI進入自進化，不斷提醒的模型效率，將具有強大的糾錯能力和復利生成能力。在面對環境變化時，數據資產的安全流動，讓個人隱私、商業秘密可以在防止泄露的條件下進行交易，同時還能實現公共利益最大化。而此刻無法參與這個閉環的企業和個人，無法享受到任何數據要素流動的紅利。

在冉陽博士看來，推進我國數據要素市場化配置是一項強烈依賴于隱私計算的“百年工程”，有別于傳統的土地、人力等市場要素資源，數據要素市場完善過程，尚需法律制度、經濟模型、政策措施、市場監管、AI技術等方面進一步開展理論創新和實踐驗證。

參考文件：

《LatticeX Databank Whitepaper》（白皮書）

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