RWA與RDA：實體經濟社會價值的數字孿生（三之二）

劉世平 美國人工智能科學院通訊院士、世界生產力科學院院士、吉貝克信息技術（北京）有限公司董事長

本欄今周將集中剖析面對數據資產價值變現的現實困境的兩大利器。

利器一：RWA破解資產流動性困境的金融創新

面對數據資產變現難題，RWA以「資產數字化+通證化」為核心，從資產端切入破解流動性困境，推動融資邏輯從「主體信用」向「資產價值」轉型。

（1）RWA概述：資產價值的數字化重構：RWA即現實世界資產（Real World Assets），是指將現房地產、應收賬款、大宗商品等現實資產，通過區塊鏈技術進行數字化和通證化，轉化為可在區塊鏈上交易和流通的數字資產。其核心特徵是資產錨定性、權益拆分性、全球流通性與自動化執行，本質是資產的數字化與證券化，核心邏輯是將融資焦點從「企業整體信用」轉向「單一資產現金流」，實現從「主體融資」到「資產融資」的範式革命。

（2）RWA的核心價值：重構融資、投資與市場生態：RWA 帶來的並非簡單技術升級，而是金融體系的結構性變革，對融資方、投資方、金融市場形成多維賦能。

對融資方：打破「主體信用依賴」，讓優質資產直接融資。無論企業規模大小，只要擁有能產生穩定現金流的優質資產，即可通過RWA「剝離」並通證化，並以此為基礎，直接、高效地觸達全球範圍的潛在投資者。這種「資產價值融資」模式，能顯著降低融資門檻、縮短盡調與發行周期、並優化融資成本，讓金融活水精準滴灌中小企業。

對投資方：開啟普惠式資產配置新時代。通過權益碎片化，將商業地產、基礎設施等原本高門檻的資產轉化為普通投資者可負擔的份額，拓寬投資邊界；同時依託區塊鏈實現透明可追溯，增強投資組合的多樣性與流動性，更在資產與投資者之間建立了更直接、更可信的連接。

對金融市場：搭建傳統經濟與數字經濟的橋樑。它將海量實體資產系統地引入可編程、全球流動的數字金融體系，為市場注入了全新的、巨大的資產類別與流動性來源。這一過程不僅提升了整個金融體系的深度與效率，更推動金融服務從圍繞「主體信用」的同質化競爭，轉向深耕「資產價值」的專業化服務，為實體經濟的高質量發展注入全新活力。

（3）RWA面臨的核心挑戰：儘管前景廣闊，RWA 規模化發展仍需跨越三重核心瓶頸：一是法律的約束與監管不確定性：RWA在內地的實踐卻面臨顯著的法律約束，其將實體資產分割、代幣化並公開交易的模式，與現行證券發行與交易的強監管框架存在衝突，法律與監管困境使得RWA在內地難以大規模落地，目前主要停留在局部試點階段。二是技術實施與可信驗證難題：核心在於「預言機問題」——如何確保鏈下實體資產的真實狀態（如運營情況、物理損壞）被實時、防篡改地映射至鏈上，這高度依賴物聯網和可信數據源，存在技術複雜性與單點依賴風險。三是市場生態與流動性的初步性：當前整體市場規模有限，二級市場流動性不足，難以吸引大規模傳統資本。其運作模式對傳統金融中介角色構成挑戰，與現有金融基礎設施的融合仍需時間。

利器二：RDA構建資產可信數據鏡像的技術突破

如果說RWA解決了「資產流動性」問題，RDA則聚焦「數據可信度」，通過技術手段將實體資產數據轉化為可信信用媒介，為資產價值提供持續增信。

（1）RDA概述：數據信用的標準化封裝。RDA（Real Data Assets，真實數據資產）是指通過區塊鏈、物聯網、隱私計算等技術，將實體資產全生命周期數據封裝成「數據資產殼」，使其成為可計量、可交易、可融資的標準化資產。RDA並非簡單的數據集合，而是通過技術手段賦予數據清晰權屬、可信質量與獨立經濟價值，核心目標是構建實體資產的 「可信數字鏡像」。

（2）RDA的核心價值：從數據資源到信用媒介的昇華。RDA的價值不在於數據本身的買賣，而在於通過可信化映射實現信用增強，具體體現在以下三個維度。一是過程增信：構建不可篡改的數字鏡像。孤立的生產過程數據（如溫度、濕度日誌等）本身市場價值有限，其真正價值在於是否存在能將其轉化為經濟收益的具體應用場景。RDA通過技術手段將這些數據封裝為不可篡改的「數字鏡像」，核心作用在於讓生產過程有案可查、真實可驗。這種可驗證性，能夠顯着提升生產過程的可信度，進而將可信度傳遞並附着於最終產品，證明其獨特品質（如農產品的有機綠色、製造業的低碳合規等），從而幫助產品獲得市場溢價，實現數據價值向產品價值的傳導。

二是融資賦能：開闢輕資產融資新路徑。基於上述可信數據鏡像，缺乏傳統硬資產抵押的企業（如農業、科技服務業）能夠以其核心業務數據的真實性與穩定性為憑證，向金融機構證明自身的持續經營能力與還款來源可靠性。這為「輕資產」企業開闢了一條基於數據信用而非固定資產的融資新路徑。

三是要素激活：推動數據資本化。作為數據資產化的高級形態，RDA使得數據不再僅僅是內部資源，而是能夠被計量、確權並進入流通交易的標準化資產。這為數據要素從資源化、產品化最終走向資本化，參與更廣泛的資源配置與價值交換，提供了關鍵載體，從而激活整個數據要素生態的潛在價值。

（3）RDA面臨的核心挑戰： 從理論走向大規模商業化，RDA規模化落地需跨越技術、標準、規則及 市場的多重障礙。一是技術整合與實施門檻高：需要IoT、區塊鏈、隱私計算、AI估值等多種前沿技術的深度融合，實施複雜度與成本對企業構成現實挑戰。二是標準化與流通性不足：不同系統生成的RDA在數據格式、封裝標準、估值方法上差異巨大，缺乏跨平台、跨領域的互操作性，制約其高效流通與市場定價。三是確權與收益分配機制不成熟：數據來源可能涉及多方，RDA所產生的收益如何在數據提供方、加工方、運營方之間進行合理、合規的分配，尚缺乏清晰、公認的法律與商業框架。四是場外化困境：由於數據資產交易市場尚不成熟，場內交易難度較大，許多企業選擇通過場外交易的方式實現數據資產的變現。然而，場外交易存在信息不對稱、交易風險高等問題，制約了RDA變現的效率和規模。（未完，待續）

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