國產替代縱深推進，知識主權：或成AI時代下一個核心博弈賽道

2026年，國產存儲芯片賽道迎來價值重估。7月27日，長鑫科技登陸科創板，首日收盤較發行價上漲465.82%，總市值達到3.28萬億元，核心邏輯是國內DRAM產業從0到1自主突破后形成的稀缺國產供給能力。與此同時，全球AI產業博弈持續加劇，國家數據局將2026年明確為「數據要素價值釋放年」，探索詞元交易等新型模式，構建數據價值流轉閉環。從硬件算力底座到認知知識底座，國產自主可控的產業邏輯正在向更深層次延伸。

一、國產替代從供應鏈安全走向認知安全

知識主權並不是一個抽象概念，而是一個國家或行業能否在AI體系中掌握本土知識的定義權、解釋權、更新權和優先調用權。隨着大模型和智能體逐漸成為科研、學術和產業決策的新入口，如果大量本土學術成果、專業標準和專家經驗沒有被結構化、標準化並轉化為AI可調用的知識資產，即使擁有模型和算力，仍可能在認知層面依賴外部語料與外部知識框架。

與芯片斷供相比，知識依賴更為隱蔽。芯片缺口會立刻表現爲供應受限，知識缺位卻往往體現為專業回答失真、本土標準被忽略、學科語義被誤讀，甚至由外部模型決定「什麼知識更重要」。因此，經過專家校驗、來源可追溯、能夠持續更新並適配真實場景的體系化知識庫，已經不再只是內容產品，而是AI時代支撐科研與產業運行的認知基礎設施。

二、政策探索：詞元交易為知識資產化提供新路徑

政策層面，知識數據的流通和價值計量機制正在加速探索。國家數據局發佈的《關於推進行業高質量數據集建設行動的實施方案》明確提出，面向智能體等新型應用，加強知識庫、知識圖譜、本體等數據集建設，探索詞元交易等新型模式，構建可量化、可定價的數據集價值體系。7月28日，國家數據局進一步鼓勵基於詞元的商業模式創新，培育「為優質數據付費」的市場共識，推動形成「模型應用牽引數據供給、數據賦能模型迭代」的數據飛輪。

截至2026年6月，全國已建成高質量數據集超12萬個，總體量超1565PB。但數據規模增長並不等於高價值知識供給充足——真正具備學科深度、專家參與、真實場景驗證的結構化知識數據仍然十分稀缺。詞元交易的意義不僅是增加一種收費方式，更在於為知識數據建立清晰的計量與價值分配機制，使長期沉澱的專業知識儲備具備規模化商業應用的可能。

三、估值邏輯複製：從國產存儲到國產知識底座

存儲產業已經驗證了國產底層資產的重估邏輯：三星、SK海力士和美光等海外頭部廠商長期佔據全球DRAM市場九成以上份額，國內廠商完成技術突圍、形成獨立本土供給后，稀缺國產自主屬性成為資本市場重要的估值變量。長鑫科技上市表現表明，當一項底層能力兼具「從0到1」的突破、明確的國產替代空間和難以複製的產業壁壘時，市場願意給予超越當期利潤的成長溢價。

當前，這套估值邏輯正在向知識主權賽道延伸。港股卓越睿新(02687.HK)深耕高教數字化近二十年，2025年服務客户1797家，業務覆蓋國家學科分類的12個學科門類、92個專業，已形成由專業課程、結構化知識圖譜、應用行為數據和真實應用場景共同構成的科教知識底座。這類數據並非來自公開互聯網的通用文本，而是融合學科知識、專家經驗和學術邏輯的專業知識體系，構成支撐本土學科知識定義權與解釋權的重要基礎設施。

2025年，公司知識圖譜產品及服務收入達5.735億元，同比增長68.5%，佔總收入比例由40.1%提升至近六成，成為核心增長引擎；全年交付知識圖譜10386個，同比增長122.4%。自研「大明白」多智能體平臺進一步將知識底座轉化為可調用、可交互、可執行的AI能力，打通從知識沉澱到場景應用的鏈路。

隨着詞元交易機制持續探索，知識數據的計量與價值分配機制有望逐步清晰，自主國產學科知識儲備的長期價值也將獲得新的市場審視。國產知識底座亦開始反向輸出——今年7月，卓越睿新參與「數智賦能一帶一路」示範中心落地中亞，中國知識體系出海邁出實質一步。硬件賽道已經撕開供應鏈自主的缺口，知識賽道則正在迎來國產替代的黃金窗口期，產業重估邏輯加速成型。