AI没有泡沫？在上海一间会议室里，我们听到了另一种答案

21世纪经济报道记者邓浩

AI正在从云端算力，延伸到工厂流水线、医药实验室。而一群顶尖投资家与科学家闭门碰撞出的共识，或许正在揭示未来五年的财富地图。

近期，上海金融与发展实验室的一间会议室内，由21世纪经济报道主办，近30位身份特殊的嘉宾进行了一场长达数小时的闭门研讨。

会议主题被设定为“科技叙事主线与资本市场新周期”。与会嘉宾中既有在财经金融领域声名卓著的经济学家和掌管数千亿资金的国家队险资负责人，也有来自业内顶级资管机构的外资高管。

既有在A股、港股市场经历多轮周期的券商首席与私募老将，也有来自芯片、机器人、云计算、生物医药和新型显示领域的上市公司核心管理层，以及参与北斗卫星设计的科学家。

2026，筑底回升的转折之年

“从产业视角看经济，为什么这几年经济这么难？”

浙商银行首席经济学家、上海金融与发展实验室理事长殷剑峰在线上视频分享中，向在场的投资界与产业界人士抛出这个问题。

他展示了一套覆盖31个一级行业、124个二级行业的景气度分析模型，结论明确：2026年，将是“筑底回升的转折之年”。

殷剑峰的逻辑建立在三重动力的历史性交汇上。首先，持续多年的外部冲击对传统行业的负面影响正在逐步消化。

他以房地产板块为例，景气度下滑从下游的房地产服务，逐渐传导至中游的建筑装饰、房地产开发，最终抵达上游的建筑材料，“冲击的传导已基本完成”。

其次，新一轮投资周期启动的概率极大。殷剑峰观察到，典型的周期性行业如普钢、焦炭，其景气度与生产资料价格高度相关，而后者已持续负增长。

“2026年是‘十五五’开局之年，财政政策预计将更加积极，重点投向‘物’与‘人’。下半年，新一轮投资周期很可能会开启。”

最重要的第三点，是以人工智能、新能源车、半导体等为代表的战略性新兴产业，已经跨越了最艰难的阶段。“大多数已从‘幼稚’走向‘强大’，进入1-10甚至10-100的规模化商业化阶段。”

他以新能源车为例，自主品牌市占率已从过去的40%-50%攀升至70%以上，且出口车型毛利率普遍高于国内10个百分点，“行业已进入结构性重塑的早期，前景明确。”

现场某券商研究所所长则从另一个角度提供了佐证。他预判“2026年将是中美经济与货币政策出现罕见‘共振’的窗口期”。中国需要经济回升与价格温和上行，而美国在选举年有降息诉求，这种同步为全球资本流动创造了有利条件。

一位海外公募机构负责人则从外资视角给出了观察：“现在最看好中国资产的可能是外资，但其中的一部分还在等待数据的确切反转。”

他指出了一个关键矛盾：很多外资机构习惯于依据房地产销售、工业利润等宏观数据做出决策，但“等到数据真的好转了，股市可能已经涨到更高的位置了”。这种“刻舟求剑”式的投资思维，可能导致部分外资机构再次错过底部区域。

AI大浪潮存不存在泡沫？

AI，是本次研讨会上毫无争议的焦点。但在共识之下，对这场技术革命的投资逻辑与风险认知，却呈现出多层次的思考。

悲观或警惕的声音首先来自市场资深人士。一家头部保险资管的首席策略分析师在现场直言，A股市场长期以来创造巨大市值，但财富分配极不均衡。在这种结构下，投资必须抓住“时代的咽喉”。

那么，AI浪潮是泡沫吗？与会的多数产业与资本代表给出了否定的答案。

前述券商研究所所长做了简单的数学计算：美国当前约4000亿美元的AI投资，仅占其27万亿美元GDP的约1.2%。“未来可能达到1万亿美元，仍只占约4%。从资本开支占比看，远远谈不上泡沫。”

前述海外公募机构负责人也分享指出，“主流机构普遍认为这是第四次工业革命，目前只是早期阶段。”

优刻得董秘王昕宇从云服务商的视角，阐述了AI投资的新逻辑。他将云厂商定位为“AI算力的批发商和零售商”。

训练大模型是“批发业务”，而未来千行百业的AI应用推理需求，则是潜力更大的“零售市场”。“我们的价值在于，把合适的算力，高效地送到需要它的客户手中。”

AI的“泡沫论”之所以不被认可，根本在于它正带来切实的生产力提升。

皓元医药董秘沈卫红就透露，公司以“小分子药物研发+AI技术”为核心，不仅与英矽智能等AI制药公司深度合作，更在内部搭建“AI+药物研发”复合型人才梯队，要求员工全面使用DeepSeek，整体提高企业的生产效率。

沈卫红坦言“现在使用规模还比较小，我们对其作用还不能完全量化，但九层之台，起于垒土。大家都在用，相信就会诞生更优的工作模式。”

风语筑董秘李成感受更直接：“过去做三五分钟的视频，需要十人团队花几周时间。现在用AI工具，一两个人一两天就能完成。”降本增效，是实业界对AI最朴素也最有力的肯定。

硬科技跨越生产力鸿沟

共识虽然清晰，但从实验室的尖端技术，到生产线上的稳定交付，再到资本市场认可的可持续商业模式，这条路上布满鸿沟。如何跨越，是闭门会上探讨的最热烈的话题。

曾担任北斗卫星主任设计师的古启军，如今在就读清华大学创新领军工程博士的同时还致力于科技产业化。他犀利地指出了产学研的根本矛盾：“高校和科研院所的考核追求‘先进性’（发论文、评奖），而产业需要‘商业化’（可交付、成本可控）。理论上越先进的东西，往往离可工业化交付越远。”

另一个的痛点是人才恶性竞争。他亲历了一个国家级芯片项目成功后，“从项目负责人到文件管理员，整个团队被市场化公司高薪挖走”的窘境。“挖走个别人，破坏了原团队的完整性，挖去的人在新环境也难以发挥，是双输。”

为解决这些问题，古启军探索出“体制内策划，体制外运营”的模式。核心是绑定高校教授（提供技术源与人才稳定性），并解决致命的“首单客户”问题。

“很多教授不愿为工业需求调整参数，比如坚持用10V电压（实验室最优），但工业标准是15V。你需要找到有耐心的客户，促成磨合。”

长期资本的代表——中保投资业务四部总经理郑志华，则阐述了“国家队”的硬科技投资逻辑。“我们对于国家鼓励的方向，尤其是‘十五五’规划指引的，会重金投入。”

他坦言，险资属性决定其更偏向中后期项目，“投早投小”决策更为谨慎。但对于算力芯片、商业航天、量子计算等战略赛道，他们会果断布局，并可能通过并购、定增、S基金等方式长期陪伴。

这种“耐心资本”正是硬科技企业所渴求的。机器人企业仙工智能副总裁丁霞和擎朗智能相关负责人在现场都表达了类似的处境：作为务实型技术公司，他们需要平衡短期业绩与长期的AI研发投入。

擎朗智能COO万彬特别提醒，机器人是硬件，迭代周期远慢于软件。“安全是商用落地最大的前提。我们选择让专用轮式机器人承担更多“劳务”工作（如配送清洁），而将人形机器人限定在特定任务区域（如吧台迎宾配餐）使用，目前而言这是一种务实的结合。”

裕太微资本运营部主管张瑶则从芯片设计公司的角度，揭示了硬科技企业的深层挑战：“半导体单一领域的Know-how极深，很难横向复制，专家跨领域往往需从零开始。这种高壁垒对企业而言是双刃剑，既是护城河，也是突破的难关。裕太微的策略是双线并进——纵向深耕高壁垒核心技术，同时依托既有优势，沿产业链需求进行横向拓展。”这要求公司必须锚定主航道，保持极致的战略定力，在专注中构建持久竞争力。

简言之，这场汇聚了资本大脑与产业神经的对话，最终指向一个明确的共识：资本市场上，一个由硬科技定义的新周期正在叩门。它不再是大水漫灌式的普涨，而是考验认知深度、资本耐心与产业融合能力的结构性时代。

投资的主线，也正是在类似的一次次观点碰撞讨论中变得清晰。拥抱AI与算力基础设施，寻找技术落地力争解决真实痛点的应用，并高度重视那些具备全球竞争力的出海企业，成为这次科技、产业、资本领域专家们的阶段性共识。