李萌:强化AI金融支持 弱化AI金融属性

尊敬的肖钢主席、郭宁宁书记、李礼辉行长，各位领导、各位专家：大家下午好！我长期以来一直比较关注金融创新助力支持AI发展，结合“数字中国建设”峰会今年的主题和这次会议主题交流的重点，今天和大家分享的题目是《强化AI金融支持弱化AI金融属性》。

人工智能正在深度重构全球金融与产业格局，这种重构以相互需要、相互适应为目的。从初创企业的风险投资，到算力基础设施的巨额投入，再到数据资产的创新融资模式探索，我们看到金融资本在大量涌入AI领域。资本是产业发展的加速器，同时也有可能成为市场风险的催化剂。当前，美国AI领域已经出现金融属性过度泛化的倾向，包括算力、模型、数据等技术资源被赋予可交易、可投机、可抵押的金融特质，脱离技术研发与实体应用轨道的风险正在增加。

美国金融市场的深度和广度使其风险暴露更早、更充分。今年以来，美国2万亿美元私募信贷暴雷，AI是引爆因素之一，包括诸多大型资管公司都在限制赎回。这其实提供了前瞻观察的窗口，我们需要在积极创新金融支持AI发展方式的同时，警惕美国AI领域金融属性过度膨胀对中国的传导和影响，对我国AI产业中短期融资环境、估值逻辑以及长期发展方向加以引导，把握金融服务AI产业发展的正确方向。

人工智能是典型的资本密集型和人才密集型叠加的产业，建设一个大型数据中心动辄需要十亿美元投资，训练前沿大模型的成本同样以千万美元计。没有金融体系的支持，AI产业很难实现规模化发展。

当前，金融对AI的支撑正在从传统信贷工具向多元化创新工具演进，我国在工具与途径层面做了四个方面的新探索：

一是基础设施证券化。数据中心公募REITs是最具代表性的创新，2025年润泽等首批数据中心REITs获批上市。这一工具解决了算力投资周期长、资金沉淀重的问题，为AI基础设施建设提供了可持续的融资渠道。

二是数据中心与知识产权融资。这是金融在AI领域向“价值发现”深化转型的体现，多家AI初创企业已成功以核心数据集成和模型专利作为质押获得银行贷款，资产支持证券化也已落地。这类金融工具的关键在于建立起价值评估体系，让缺乏实物资产但拥有技术积累的AI公司能够获得发展资金。

三是政策性金融工具。包括政府引导基金、专项贴息贷款、算力券补贴等。这类工具不以短期盈利为目标，而是着眼于培育产业生态，弥补市场失灵。

四是保险与担保机制。2024年底，我们在深圳香蜜湖金融年会上曾经专门提出过推动作为长期资金的险资进入AI领域问题。AI研发具有高度不确定性，商业金融机构往往望而却步。通过政策性担保基金、研发失败险等创新保险产品，可以为AI企业增信，撬动更多社会资本进入这一领域。

这些工具创新在核心逻辑上是高度一致的：让金融资源精准流向AI研发和实体应用环节，而不应是制造出脱离实体的投机。这些工具的本质是金融对AI的外部支撑，并不必然导致AI自身获得内在金融属性。

所谓AI的金融属性，是指算力、模型、数据、AI项目权益等原本以技术价值为基础的资源变成类似金融资产的载体，具备价格信号、可交易、可炒作、可加杠杆等特征。当前这些属性已经在不同程度出现，其价格波动开始脱离技术本位和本身的进展，更多取决于市场情绪和资本流动。具备一定的金融属性有助于在资本市场融资，为AI技术演进和产业发展提供动力，但如果金融属性泛化和过快发展就会不断推高虚拟价值，使资金流向炒作而不是用于真实的研发。

美国AI的金融属性发展更为激进，特别是最近一段时间，部分领域已经形成投机赛道，主要体现在四个方面：

一是美国发达的金融市场推高AI创业公司的估值。部分未实现商业化落地、无稳定营收的AI初创企业的估值被推高到数十亿美元，股权交易完全脱离企业实际技术价值，AI公司股权本身变成一种高度投机性的金融资产，其金融属性已经压倒了技术属性。

二是新产品、新工具的出现可能成为炒作的预期对象。美国市场经常将AI新技术迭代、新模型落地作为融资炒作的噱头，放大金融资本的情绪，一到融资之前就要推出新的版本。

三是原来为了融资在资本市场不停地讲故事的企业，也把自己的AGI讲成了金融属性，带动同类企业金融属性走强。少数初创的AI头部企业在这一点上比较明显。

四是美国是全球AI代币和加密金融中心，大量项目试图将AI与区块链深度绑定，发行专门的AI代币，这类代币市值在短期内快速膨胀，已经有几百亿美元。

中国的AI资本炒作氛围薄弱，金融属性发展相对克制，目前仅处于萌芽性质，不能因为美国AI企业金融属性的激进发展影响中国初创企业在金融市场获得资金。虽然中国部分创业公司估值快速攀升，在一级市场获得高额融资，估值与营收偏离度加大，但我个人认为与美国相比，中国AI的金融属性仍然处于较低水平，缺乏AI代币这类高度投机性的跨界品种，境内资本对AI的追捧也受到我国发展政策和监管机制的约束。

中美差异的根源在于发展AI的目标和路径不同，中国强调要用AI发展经济和造福社会，推动AI与实体经济深度融合。“十五五”规划纲要作出全面部署，国务院出台“人工智能+”行动，今年的《政府工作报告》首提“打造智能经济新形态”，相关部门对智算中心REITs试点扩围名单已经公布，国家级AI产业基金注资的时间表也已经确定，这些部署从根本上会抑制AI金融属性的逐步增强。

房地产行业的教训值得AI领域深刻汲取。高盛提出“HALO效应”（重资产、低淘汰），当年房地产其实就是重资产、低淘汰，两者的逻辑有一定相似性。当一种资产的使用价值（住房的居住、算力的计算等），被其交换价值（房价涨跌、算力份额炒作等）所压倒时，金融属性就完成了对本体属性的替代，也就是一个AI金融产品的价值是否最终来源于其真实的AI服务或应用？如果是，金融属性就是可控的、良性的；如果不是，主要靠下一个买家接盘的预期，那么金融属性就是危险的。我认为这个标准可以有效区分“合理资产化”和“过度金融化”。

当前AI与金融的关系正处在十字路口，AI的发展离不开金融的支撑，但这种支撑不应以赋予AI过强的金融属性为代价。美国已经出现较为激进的AI金融属性发展态势，中国的AI金融属性程度相对较轻，但也有苗头迹象。我们一方面要区分中美不同的发展程度，避免美国患什么病中国也吃什么药，另一方面也要清醒认识美国AI金融市场与中国AI金融市场比较密切的相关性，预判未来可能出现的传导走向，提前做出预警，防止AI金融属性加速发展，向着“强支持”与“弱属性”的理想状况逼近。

我认为正确的策略是一手抓创新，一手抓规范，有的人称之为一手递鲜花，一手持戒尺。

“一手抓创新”，防止金融属性过快发展不等于不要金融工具，数据中心的REITs、知识产权质押融资这些工具底层对应真实资产和需求，其金融属性被严格锚定在使用价值上，应当继续鼓励发展。

“一手抓规范”，防止AI滑向房地产式过度膨胀的金融属性，避免把数据中心建成数字版的空置写字楼，目前极少数地方已经出现了这种苗头。需要建立四道具体的防线：一是建立AI技术资源真实性核验机制，杜绝虚假算力、虚拟数据等伪资产参与金融交易；二是限制单一资本对AI核心资源的持仓集中度，防止资本垄断炒作；三是推动AI相关金融资产压力测试常态化，提前排查泡沫、化解风险；四是落实投资者适当性管理，让市场既充满信心又保持敬畏。

总之，AI的真正价值在于创造真实的生产力，而非制造虚拟的泡沫，让金融回归服务实体的本位，让AI回归技术创新的本质，就是守护这一价值定位，这是迎接新一轮科技革命和产业变革来临之际应有的清醒与定力。

今天就汇报这么多，谢谢大家。