AI资本狂欢!焦点从“效率”转向“增量”

2026-09-10 10:44:25
来源:北京商报
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问财摘要

1、全球AI资本狂热,算力、大模型、智能体项目受到追捧,AI新经济被视为下一轮增长引擎。 2、然而,资本热背后需要冷思考,巨额砸钱不等于真实增长,技术热度不等于生产率兑现,AI浪潮里,既要看见新经济的巨大潜力,也要看清资本背后的泡沫。 3、论坛上,专家们提出了问题,海量投入之后,AI究竟有没有泡沫?高估值的底层基本面是否牢靠?又该如何拉动真实的增长?
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当前,全球AI资本开支持续狂飙,算力、大模型、智能体项目轮番受到热捧,AI新经济被视作下一轮增长引擎。

AI正在改变经济,这件事已几乎没有争议,但资本热背后的冷思考是,巨额砸钱不等于真实增长,技术热度不等于生产率兑现,AI浪潮里,既要看见新经济的巨大潜力,也要看清资本背后的泡沫。

9月9日至12日,以“共创AI新经济”为主题的2026Inclusion.外滩大会在上海黄浦世博园区举行,其间举办了《AI经济增长新范式与社会价值重构》见解论坛。论坛上,不少专家抛出问题,海量投入之后,AI究竟有没有泡沫?高估值的底层基本面是否牢靠?又该如何拉动真实的增长?

AI泡沫

AI是不是泡沫?

围绕这个问题,论坛上,不少嘉宾给出的答案是,要先看AI究竟能带来多大的生产率提升。

上海财经大学校长刘元春指出,目前围绕AI泡沫的争论,本质上是市场对未来增长红利判断不同,如果认为AI未来能转化出的生产率非常有限,今天的高估值就更缺乏基本面支撑;但如果相信AI会带来一轮显著的生产率革命,高估值也可能包含对未来增长的提前定价。但问题恰恰在于,目前经济学界对这件事远没有形成共识。

目前,几乎所有研究者都认同,AI已经开始改变经济。但分歧在于:作用究竟有多大、什么时候出现,又通过什么路径出现。

会上,诺贝尔经济学奖得主托马斯.萨金特把这种不确定性说得很直接。他把今天的AI比作“开普勒阶段”:已能够从大量数据中找到规律,却还没有完全理解规律背后的结构。巨额投入并不自动等于高回报,面对AI,投资者、企业和政策制定者需要为未知留下空间。

“我们正身处‘未知’的核心。”萨金特说。因此,他反复强调“谦逊”。对今天的AI而言,真正稀缺的或许不是更多预测,而是在预测之外,承认未知、保留余地,并在不确定中做出更稳健的选择。

围绕AI泡沫,刘元春总结,目前经济学和金融学大体形成了三种分析视角。

第一种认为,高估值是对未来生产率提升的理性定价;第二种认为,它已经脱离基本面,是典型的投机泡沫;第三种则提出了一个新的可能——“投机增长”,这一观点认为,泡沫未必只意味着资源浪费。

如果高估值维持足够长时间,就可能刺激算力、数据中心、大模型等实体资本大规模投入。当资本积累跨过某个临界点,即使后来估值回落甚至泡沫破裂,已经建成的实体基础设施仍然可能留下,并支撑经济停留在更高的产出水平。

“有泡沫不可怕。”刘元春以互联网泡沫为例表示,资产价格的剧烈调整并没有阻止互联网技术继续发展,也没有抹去此前形成的基础设施和企业能力。

因此,在刘元春看来,判断今天的AI投资究竟是不是“泡沫”,不能只盯着估值会不会跌。真正的问题是:泡沫期间形成的算力、模型和基础设施,最终能不能沉淀成真实生产能力。

资本狂热

AI热背后是资本热,当下,全球正迎来空前的AI投资竞赛。

“仅亚马逊(AMZN)微软(MSFT)、谷歌和Meta(META)四家公司,2026年计划投入的资本开支合计就超过7000亿美元。”论坛上,蚂蚁集团CEO韩歆毅说道,全球正在进行一轮规模空前的AI基础设施投资。

但韩歆毅也进一步指出,CAPEX投资(资本性支出)对经济的拉动作用只是一时,这些资本投入只有转化为未来持续性的产出和价值,才有可能带来真正的长期经济增长。

蚂蚁集团研究院院长李振华进一步提到,当前AI投资呈现明显分化,上游算力投资回报相对清晰,中游大模型和下游应用仍承受较大商业化压力,李振华进一步称,“AI的故事能否讲下去,取决于应用能否真正创造产业价值”。

“AI经济不能只依靠资本投入,AI应用也不能止步于存量提效。”韩歆毅也提到,如果AI只是停留在单纯的提效和替代式应用,没有创造增量需求,可能带来供需失衡、投入产出不匹配等新的问题。

韩歆毅以电气化进程作类比。电力出现后,真正推动经济跃迁的不是前期电力发明、建发电厂发电,而是几十年后电气化广泛应用,家用电器(885543)、工厂电气设备、城市有轨电车、电气化铁路、通信网络等无数新产品、新服务和全新的生活方式出现。

“AI也是如此,企业必须从降本增效走向价值创造,用AI创造出更多新的供给,激活更多新需求,形成更丰富的智能经济新业态。”韩歆毅说道。

带动增量

那么,AI创造出来的生产率,怎样变成真正的增长?

围绕新需求、新业态,韩歆毅认为,目前已经可以看到一些新的路径和趋势。一方面,当模型、数据、工具、企业知识和人的专业经验能够被AI组织起来,一些过去成本过高、依赖少数专家、难以规模化的服务正在进入市场,满足过去难以被满足的需求。

以医疗健康为例,韩歆毅介绍,蚂蚁正在做的“阿福”可以帮助用户理解检查报告、整理长期健康信息、提供健康建议,并连接合适的医院(884301)和医生。目前,蚂蚁阿福的用户中,55%来自三线及以下城市,将近30%为老年人,约六分之一的咨询发生在凌晨0点至6点。韩歆毅认为,AI有机会提升专业优质医疗服务(881175)的可得性。

另一方面,以意图为中心的新型智能体商业正在激活和释放新的需求。韩歆毅表示,过去的商业更多以“流量”为中心,商家通过大流量平台投放,但随着流量成本不断上升,边际收益也会不断下降。

在Agent时代,商业的核心将更多转向用户的“意图”:能否准确理解用户需求,并让合适的商品和服务在用户产生需求时出现。如果每个用户都有自己的生活助手,每个商家也有自己的经营Agent,用户Agent与商家Agent就可以围绕真实需求建立连接,并通过Agentic Payment完成支付。韩歆毅认为,这个新的商业循环可能带来与移动互联网时代完全不同的增量需求。

北京大学国家发展研究院长聘副教授赵波则从增长机制出发认为,AI正在降低专业技能获取成本、扩大市场参与主体,并降低创新试错成本。换句话说,AI真正的经济价值,不只是让原来的人把原来的事做快一点,而是能不能让过去太贵、太难、无法规模化的事情,第一次变得可做、可买、可交易。AI新经济的关键词,正在从“效率”转向“增量”。

此外,韩歆毅直言,新的需求形成之后,还需要进一步解决一个问题:AI创造的增长,如何转化为更多就业和收入机会,形成“投资—收入—消费(883434)”的新循环。“AI的价值最终要由真实增长来检验,也要由更多人的获得感来衡量。”他说道。

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