数据要素不是一个新的概念，去年10月之后就已经，但作为一类抽象化的资源，其产业化早期阶段的进展相对缓慢，可能不太合适的比喻，就好比交子的问世，人们需要有一个公允的定价，要划定他的所属权和交易范围，且数据要素整个产业的链条还特别长。
这一轮行情的起点无疑是数据入表，也就是把数据从自然资源定性为经济资产，体现在财务报表上，即无形资产、存货，等等。之所以说起点，是因为接下来还会有确权、定价、交易、收益分配、应用等等，只有在定义了数据的商品属性之后，它才算拥有了市场化的基础，这个市场的属性是从0到1的。看到有人把数据要素和元宇宙进行类比，这其实是不恰当的，如果用过GPT4的朋友应该清楚，最近很多网页已经不再对GPT4开放，即便使用联网功能，一些简单问题依然解决不了，这背后就是数据要素的问题。
所以在节奏上，数据入表只是赋予了数据要素的基础属性，接下来这个数据到底算谁的（确权）、放在那里安全（存储、安全）、应该卖多少（定价）、如何应用（比如AI就是数字经济的一个子应用类别），都还处在朦胧的状态，这个朦胧是好事，我在上一轮AI的行情中分析过为什么说模糊的成长股是最好的（链接：网页链接{朦胧的成长股最美 }）。
而数据入表去年其实就已经提出，这次算出台了整体规划，预计接下来就会有试点。从全球的节奏看，咱们在这个领域目前算是走在最前面，没地方借鉴，所以只能摸着石头过河。
目前北京、上海、深圳等城市已经密集发布数据要素相关ZC，其中就提到了先行探索数据要素入表，以北京上海为例，要求下半年国企要进行试点数据要素入表，并提出探索国企数据要素资产的开发利用；上海也提出要形成以上海数据交易所场内交易为纽带的数据资产评估机制。
虽然现阶段刚处在入表的阶段，但这个头已经开了，预期层面的交易一定会发散到数据供给、确权（进一步还分为持有权、加工使用权、产品经营权）、定价、交易、应用等等层面，上面这几个环节的逻辑和龙头企业我上周一已经在公号里梳理过，今天主要讲讲当下能够想到的几个兑现节点（不一定对）：
1）后几个环节的规划陆续出台（得结合股价位置看）；
2）行业具体规模和增速、各环节企业的盈利预测等计算器一类的数字被确认，换句话说，预期差没了，不再朦胧（这一点信号会比较明确）；
3）阶段性证伪，发现这事儿推进不下去，比如某个环节设计思路错了需要推倒重来，毕竟大家都在摸着石头过河，早期阶段试错很正常；（该情景出现大概率是新的预期差）
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