夜雨聆风
2026年7月18日，复旦国金EE｢E企破卷｣系列联合科珹资本打造以“科创山海·智驭未来：共探人工智能新发展与智算经济”为主题的AI科创论坛圆满结束。
本次沙龙邀请科珹资本创始合伙人、可可资本管理合伙人黄郑，复旦大学计算与智能创新学院教授、上海市数据科学重点实验室主任肖仰华，国内GPU领域知名科学家、壁仞科技联合创始人梁晓峣，上海重阳投资董事长、前摩根士丹利大中华区首席经济学家王庆等多位业界顶尖商界领袖与专业学者齐聚一堂，全景式解码AI演进新趋势与智算经济的前沿脉络。
近200位企业高管共聚一堂，既有处于规模化突破或战略增长临界点的传统行业领军企业接班人，又有前沿科技领域新生代创业者。大家互学互鉴，热烈交流，打通认知壁垒，链接产业资源。
复旦大学国际金融学院高层教育部（E.E.D）EE项目主任徐伟峰做活动开场致辞并主持圆桌互动环节。
“老根”扶持“新枝”壮
共启智算进化新航道
当算力从技术变量上升为生产要素，人工智能正以前所未有的速度渗透产业肌理，智算人才也不再是简单的“供给选项”，而成为决定国家未来竞争力的“核心变量”。对此，徐伟峰在致辞中揭示了智算经济时代下人才培养体系的“变”与“不变”。
他谈到，自2017年办学以来，复旦国金不仅在金融领域迅速积淀了极高的学术能力与国际影响力，助力复旦大学经济学与商学跻身ESI榜单全球前1%，更深入参与到了复旦科创战略与学科转型的整体布局，扎实构建起“产学研投”深度融合的生态链路。在徐伟峰看来，新一代企业家需要具备宽广的全球格局与敏锐的跨周期洞察力，通过认知向新打破思维定式、价值重塑重构商业逻辑、生态链接汇聚协同势能，才能在智算浪潮与时代变革中完成自我进化，成长为新商业文明的定义者与引领者。
如果说复旦大学文科底蕴深厚、文脉绵长，是不可动摇的“老根”，那么国内顶尖、世界先进的科研资源，则正在成为“新枝”萌发的创新引擎。近年来复旦大学持续加码新工科与新文科转型变革，先后成立集成电路与微纳电子创新学院、计算与智能创新学院、智能材料与未来能源创新学院等6大创新学院，并从“三个创新”、“四通四同”战略维度出发，系统性部署了新文科发展的战略蓝图与行动路径，这些都成为了复旦国金课程设计与人才培养的肥沃土壤。徐伟峰强调：“智算经济时代下的人才培养体系，必须打破既往学科之间的森严壁垒，让交叉学科的深度融合成为常态，加速未来综合性人才的价值重塑与认知创新。”
从AI 1.0向AI 2.0进阶
全球AI产业格局重构正当时
AI深刻赋能千行百业，但智算经济的未来之路仍待求索。对此，黄郑着眼“智算经济新发展与创投新机遇”，剖析了AI对于市场底层逻辑的颠覆性重构，梳理了变革浪潮下的商业战略大方向。
他介绍道，近些年，伴随着中国人口红利减弱、投资效率边际递减，人工智能正在全要素生产率和新要素方面为中国经济增长转型提供长期增长动力。一方面，在全球AI浪潮下，中国AI相关产品出口快速提升，与欧美主要经济体相比亦处于突出水平；另一方面，随着OpenClaw爆火，全球Token消耗量呈指数级上升。中国得益于强大的低成本电力优势，正逐渐形成从“卖电”到“卖Token”的商业新思路。此外，可以与世界交互的具身智能突飞猛进，也同样成为了AI发展的重要方向，未来商业潜力十分巨大。
在智算经济的全球棋盘上，中美无疑是落子最重的两位棋手，双方在模型、算力、应用等关键领域的真实差距究竟有多大？针对这一问题，黄郑指出目前美国模型能力虽有领先，但中国紧跟突破，中美大模型代差已收窄至“身位级”；算力背后离不开能源作为底层支撑，中国有望凭借能源优势在AI算力竞赛中占据有利位置。“作为全球科技双极，应当说中美在全方位的竞逐中各具优势，美国强于从0到1的原始创新能力，中国则优于从1到100的工程化落地能力，两者共同构筑了全球核心科技资产的重要版块。”
与此同时，黄郑也坦言，目前国内大模型持续落地仍面临着对数据规模的盲目崇拜、对供给侧逻辑的路径依赖、对分配问题的系统性忽视等三重困局。在产业投资选择上，他建议大家重点聚焦算力层、具身层、应用层等高价值高增量环节，精选龙头企业，以实现投资收益与产业发展并重。
活动现场，黄郑的《AI改变世界：人工智能新发展与智算经济》作为新质生产力系列代表图书之一同步对外签售。不少粉丝踊跃发言提问，互动交流氛围相当热烈。
单一模型已成过往
人工智能加速落地物理世界
AI投资，从来都不是一场“押注风口”的赌博，而是一门需要深度技术认知、产业洞察与周期判断的“技术活儿”。陈东言结合自身多年人工智能投资实战经验，深入分享了相关细分赛道的最新风口机遇。
在他看来，目前头部模型的性能差距已快速缩小，人工智能的产业竞争正由单一模型性能比拼，转向计算基础设施效率、物理世界感知与决策能力、以及前沿计算技术突破的协同竞争。大模型的发展重心也开始由预训练规模扩张逐步转向训练与推理协同，未来随着Agent与具身智能应用加速落地，推理算力占比和芯片需求有望得到持续提升。
此外，随着大量使用AI进行开发的个体用户与AI创业公司涌现，这些复杂化、碎片化的算力需求进一步增加了资源调度难度，柔性算力供给体系势必成为AI基础设施的重要演进方向，量子计算也将成为后摩尔时代的重要新型计算范式；具身智能的进一步迭代升级离不开世界模型的打造，相关产业发展机遇同样值得持续关注。
智能时代奇点已来
驾驭AI重塑能力版图
“养龙虾”火爆席卷科技圈，成为AI领域最炙手可热的话题，智能体俨然成为人工智能产业新王者。对此，肖仰华聚焦“AI大模型技术与产业演进趋势”，为大家全方位解析了自进化智能体的最新技术突破、应用落地与社会影响。
“通用人工智能（AGI）不只是回答问题，而能够规划、执行并交付成果，智能时代发展的奇点已经到来。” 肖仰华指出，目前人工智能是新一轮科技革命与产业革命的核心驱动力，AI也正处在从“模型暴力升级”迈向“智能体系统工程”的转型拐点。在他看来，下一阶段人工智能的决胜点不在于“模型有多大”，而在于“智能体系统有多强”。“龙虾”爆火的背后是对一场对大模型能力价值的再创造，通过将通用智能封装为可执行、可管控、可复用的场景能力，以实现在千行百业中的具体应用落地。
结合对团队自研智能体GenericAgent能力特点的全面解析，肖仰华进一步证实了具备自进化能力的智能体已经出现，且无论是在C端还是B端都拥有无限广阔的应用前景。“AI时代商业成功的关键不是‘谁更努力’，而是‘谁更早理解变化的本质’。” 肖仰华提醒大家，一定要看到AI作为基础设施逐步成熟、能力持续增强、影响不断外溢的长远价值，从今天开始就用AI重新理解、重新构建、重新组织一切。
“好用”比“好”更重要
芯片生态打造有待细水长流
得益于近些年人工智能飞速迭代，智能算力芯片作为关键载体随之全面崛起。对此，梁晓峣结合多年相关行业从业经验，带领大家深入探索思考国产自主大算力芯片的未来发展机遇。
“算法为天，算力为地，要想在人工智能上有所作为，必须要在芯片核心阵地上有所作为。” 梁晓峣指出，市场从来需要的不是“好”的芯片，而是“好用”的芯片。而目前许多国产自主芯片公司普遍存在一大通病，便是过度追求设计出来的芯片硬指标好，却忽略了在市场应用中是否好用，这也是目前行业的最大痛点。
在对英伟达成功之道进行深入探讨之余，梁晓峣特别强调了芯片软件生态打造的重要性。在他看来，英伟达芯片之所以能够在科研、教育、消费等诸多市场一枝独秀、形成垄断，关键便在于其对GPU生态圈的持续耕耘与耐心发展，不仅拥有丰富的产品线，更具备极高的跨平台兼容性。而国产芯片公司要想做出同样完善的算力芯片生态，势必也需要细水长流、愚公移山，不以一时成败为得失，不以资本逐利为目的，抱着一颗平常心去做、去坚持，才能真正拥有创造新生事物的可能性。
从市场狂欢到恐慌回调
AI泡沫拐点尚待时日
近日全球科技股剧烈震荡，究竟是情绪扰动还是趋势反转？科技赛道的投资逻辑是否已然生变？王庆直面AI泡沫争议，从宏观环境与微观基本面双重维度，系统剖析了科技股的当下困局与未来机遇。
宏观层面上，王庆表示，尽管近期名义GDP出现明显改观，但债市定价仍旧不为所动，凸显了市场谨慎情绪；而股票市场正在上演的极致分化行情，实则是当下K型经济的真实反映。通过将本轮AI行情走势与2000年前后美股科网泡沫行情走势进行对比，他认为，目前市场表现与行情出现实质性拐点之间尚且存在一定距离。
微观层面上，王庆进一步比对美国上市公司的财报数据，深刻揭示了美股当前高估值背后实则拥有良好的每股盈利和低债务杠杆作为有力支撑，从这个意义上来说，美股估值泡沫其实并不明显。但与此同时不容忽视的是，科技股票价格往往提前企业资本开支周期一年见顶，后续密切关注宏观财政赤字与企业资本开支变化，将对预判AI泡沫何时见顶具有重要参考意义。
在徐伟峰主任的主持下，黄郑、梁晓峣、王庆等嘉宾共同组成圆桌论坛，进一步就AI技术风口、本土科创生态、国产芯片突围、资本市场布局等热点话题展开深度对话。
本次「E企破卷」沙龙不仅提供了洞穿行业变局的认知罗盘，也为推动产学研协同、加速智算生态共建注入了可落地的行动坐标。面向未来，复旦国金高层管理教育项目将不断推进新课程体系迭代升级，全面融入AI时代新商业范式构建，配套丰富学员广阔生态平台。我们持续搭建从技术到场景、从个体到生态的高效对话桥梁，为广大企业高管、创业者提供战略决策的可靠参照系，汇聚各方力量，为中国智算产业的协同创新凝聚强劲发展势能。