北京
6月18日，中国工商银行行长刘珺在2026陆家嘴论坛“全体大会五：健全科技金融全生命周期服务体系，服务实体经济高质量发展”上表示，很多大型科技企业正在构筑内部资本市场，对外部市场仍有依赖，但依赖程度有所降低，形成一套内部生态，可以在上下游发现好的技术。
他进一步表示，AI领域龙头企业正在向水平维度进行集成聚焦，在垂直向度进行纵深布局，向上进一步锁定资源、算力等基础禀赋，向下覆盖机器人、消费PC等应用场景，突破传统线性份额竞争逻辑，打造要素、技术与场景闭环的立体生态。
6月18日，中国工商银行行长刘珺在2026陆家嘴论坛“全体大会五：健全科技金融全生命周期服务体系，服务实体经济高质量发展”上。 澎湃新闻记者 胡志挺 图
刘珺认为，第二个变化是企业成长的极致速度。传统企业生命周期理论通常以成立时间作为横坐标，描述企业从初创、成长到成熟的发展过程，而现在这条曲线变得越来越陡峭，并且不断出现拐点和断点。尤其是前沿科技企业在初创期就带有很强的规模效应，一旦跨过算力阈值，会在极短时间内跃升为独角兽、十角兽甚至百角兽，反之也可能很快被市场淘汰。
刘珺表示，相较于成立时限，以算力规模和数据密度作为新的横轴，可能是刻画AI企业成长规律的更优选择。这对传统贴现现金流模型提出了挑战，企业估值重心不再是财务变量的时间贴现，而是技术与算力的科技溢价。这种溢价具有期限结构和收支结构，是一种期权式的新企业价值。
他举例称，如果按照传统贴现现金流模型测算SpaceX价值，很难解释其估值应超过两万亿美元，但其确实形成了高估值，原因在于它把核心技术做了未来期权式设计，这套设计逻辑与传统经济截然不同。
第三个变化是市场供需的极致交互。刘珺表示，科技创新驱动市场再造，生产和消费环节日趋重合。金融机构向客户交付金融解决方案的同时，客户也在通过评价反馈、到店频次甚至微表情等情绪化表达生产数据，这些数据又反哺金融机构，进一步优化产品和服务交付。
“每个消费者在消费的同时，其实也是一个数据生产者，而数据本身是新时代的石油。”刘珺指出，未来在传统资产负债表基础上，可能还会有数据资产负债表，甚至还会有人才资产负债表，把这三张表放在一起，才是现代经济的“三表”。
第四个变化是人才供给的极致组合。刘珺表示，现在大型金融机构并不特别看重人才是否毕业于财经类专业，而是更加看重其是否具备行业知识、技术专长以及科技方面的能力。如果没有这三方面的知识储备和教育背景，很难做好科技金融。
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