江小涓:AI时代的融资与融资源

尊敬的各位专家，大家好！

金融是AI应用密度很高的领域，科创对金融有多方面要求。针对近期讨论较多的AI时代融资问题，我主要谈一个看法：创新企业重视融资，更重视融资源，这对金融行业是机遇也是挑战。

当前，优质项目不缺资金支持。中国目前是全球投资能力最强的经济体。美国GDP约30万亿美元，但用于投资的比例只有20%左右，再加上约1万亿净流入资金，合计约7万亿美元用于投资；而中国GDP约20万亿美元，投资比例约40%，至少8万亿美元用于投资。因此，中国是全球可用投资量最大的经济体。

但这就带来一个新问题：资金持有方未必能找到好项目把钱投出去。投资方是竞争性的，因为项目总有限。资金对好项目的争夺激烈，投融资逻辑已经不同。

首先是“投大的”，即人工智能投资主要投入大企业的大额轮次。我们一直强调“投小”“投早”“投硬科技”，但在AI时期发生了很大变化。全球看，“投大”是AI时代最突出的特征。大额轮次在AI投资中的占比持续上升，2025年投向AI的资金中约80%投向大型融资轮，今年前三季度这个比重继续上升到88%。且资金高度集中于少数大型企业。这背后是人工智能领域，特别是模型、软件、算法等的规模经济效应。这与制造业的逻辑不同，制造业通常由众多小企业共同参与；模型则不同，大模型的性能会随参数、数据、算力规模扩大而提升，因此投资者都寻求投最大的企业。

其次是“大的投”，即AI企业融资主要来源于大企业。OpenAI的主要投资方包括微软、软银、英伟达等；Anthropic的投资方包括亚马逊、谷歌、微软等；Scale AI主要投资方是Meta；DeepSeek的主要投资方则包括腾讯、京东和宁德时代。这些案例的共同点是大平台企业投资大模型企业。

“投大的”和“大的投”其背后原因在于，投资者、融资者都更在意获取综合资源，而不仅仅是资金。对投资方而言，财务投资与战略投资相结合，看重模型能力、优质训练数据以及抢占未来AI生态入口；对融资方而言，融资意味着与该企业绑定，看重大厂在算力集群、云服务、硬件芯片以及场景等方面的资源。因此，企业投资与传统的VC/PE不同，企业除资金之外还有更多资源。

这种现象对科创企业来说总体是好事，资金来源更多，且相当部分是综合资源在手的投资者，是典型的战略投资者和耐心资本。但对传统金融机构来说，无论是科创资金还是银行，当资金并不紧缺时，光有钱未必能拿到优质项目。不少大银行创投部门反映“好企业投不进去”，问题正在于要考虑除了钱，银行还能提供什么资源和服务。

对国家创新政策来说，也要考虑“大的投”对市场竞争性的可能影响。近期有报道称，美国司法部正在调查英伟达以约130亿美元收购Hugging Face这一行为。英伟达关注的是Hugging Face模型分发入口这一角色。通过模型分发入口，英伟达可以将软件、模型、算力、平台等方面的控制力向下游延伸；下游企业愿意接受其投资，也因为英伟达除资金外还能提供算力、芯片等资源。因此监管者担心硬件龙头控制一个原本相对中立的软件入口，可能改变竞争者获取模型开发者和用户的条件，这是否形成垄断力量，影响AI这个重要新产业的竞争性。

总之，AI创新对资源、市场和关联技术产品的诉求，对金融提出了新的要求。金融业在增强多种要素高效跨境聚合能力，谁能提供创新企业所需要的综合资源和能力，已成为传统金融体系能否分享这一轮创新收益的关键因素。我举一个例子，国际化程度高的大银行，客户多且分布广，有许多关键信息，有可能为企业提供更多信用服务和风险识别。微观层面，银行可以了解相关方向的业务规模和财务指标，宏观层面，有可能识别国别风险、监管环境、产业政策，供应链安全和地缘政治等因素，帮助新企业建立风险认知，把不可见的风险，转化为可识别、可衡量、可管理的风险。这就是国际化经营大行的优势。

总体而言，我认为AI产业是金融业新的投资和发展机遇，但确实提出了很多新问题，需要加快跟进。我就讲到这里，谢谢！