如何促進AI與資本市場的雙向賦能

人工智能作為新一輪科技革命的核心驅動力，具備典型通用技術特征，已成為培育和發展新質生產力的重要引擎。本文立足人工智能與資本市場的雙向賦能，探討資本市場落實“人工智能+”行動面臨的機遇與挑戰，并提出對策建議。

人工智能作為新一輪科技革命的核心驅動力，具備典型通用技術特征，AI技術普惠發展與應用落地正加速賦能各行各業，對資本市場產生深遠影響，實現了AI與資本市場的雙向賦能。一方面，資本市場為AI等科技企業提供了便捷的融資渠道，支持AI研發、商業化與產業化發展；另一方面，AI提升了資本市場運行效率與服務能力，對資本市場高質量發展具有至關重要的意義。

資本市場做實做細科技金融大文章，助力AI企業跨越式發展

金融是國民經濟的血脈，是國家核心競爭力的重要組成部分，關系中國式現代化建設全局。中央金融工作會議首次系統提出做好“五篇大文章”，加快建設金融強國，為我國資本市場高質量發展指引了方向。科技金融位列五篇大文章之首，強調“加強對實現高水平科技自立自強和建設科技強國的金融支持”，發揮多層次資本市場支持科技創新的關鍵樞紐作用，是資本市場支持金融強國建設的應有之義。

人工智能作為新一輪科技革命的核心驅動力，是培育和發展新質生產力的重要引擎。習近平總書記指出：“加快發展新一代人工智能是事關我國能否抓住新一輪科技革命和產業變革機遇的戰略問題。”但人工智能的發展往往伴隨著技術演化方向與產業化路徑的雙重不確定性，研發資金需求大、技術落地周期長，亟須科技金融提供支持。為人工智能企業提供全生命周期的金融服務，是資本市場書寫科技金融大文章、搶抓人工智能歷史性發展機遇的重要舉措。資本市場具有價值發現、資源配置、風險分擔等功能，能引導資金流向最具發展潛力的AI技術路線和應用場景，更精準匹配AI企業的發展需求。

一級市場資金加速流向AI領域，政策支持力度不斷提升

一是風險投資承擔高風險以換取高增長潛力，是早期AI初創公司最重要的資金來源。從ChatGPT到DeepSeek，現象級產品的誕生推動AI成為全球資本追逐的焦點。例如，2024年10月，OpenAI獲66億美元融資，投后估值1570億美元，創硅谷歷史估值紀錄；2025年，紅杉資本設立2億美元專項基金，投資基于DeepSeek的生態項目。2025年一季度，全球58% 的風投資金流向AI領域，在DeepSeek的示范效應下，中國AI企業迎來融資新機遇，推動AI產業快速發展。

二是A股市場制度體系不斷優化，為全生命周期的AI科技企業提供暢通的直接融資通道。2025年6月，中國證監會發布實施《關于在科創板設置科創成長層增強制度包容性適應性的意見》，重啟科創板未盈利企業第五套上市標準并將適用范圍擴大至人工智能、商業航天、低空經濟等更多前沿科技領域。AI作為一項滲透性極強的顛覆性技術，對實體經濟及社會生活具有極其重要的意義。而AI企業具有前期投人大、周期長、發展潛力大等特點，對采用第五套標準上市融資有較大需求。按科創板上市公司所屬科創主題明細劃分，當前人工智能主題上市公司數量偏低，占比僅 1.2% 。第五套標準適用范圍的擴大，為更多AI初創企業提供了適配其成長階段的融資渠道，為AI企業提供重要發展機遇。

二級市場投資者情緒高漲，投資者樂觀預期推高AI企業估值

近年來，科技巨頭為了在AI領域占據領先地位，紛紛投入巨額資金用于AI開發，包括云基礎設施建設、專用芯片研發、AI大模型訓練等。英偉達作為AI芯片領域領軍企業，在AI浪潮中實現天幅增長，股價隨之飆升。相較而言，盡管A股市場的科技企業也擁有較傳統企業更高的估值，但與美股市場仍有較大差距。以市盈率指標衡量，截至2024年末，創業板指、恒生科技、納斯達克市盈率分別為 34.9X 、 27.3x r42.0x ，中國科技股估值仍有抬升空間。

2025年初，DeepSeek橫空出世吸引了全球投資者目光，其技術突破表明高性能AI模型可以在更低的成本下實現，這對英偉達等依賴高算力需求的硬件廠商短期造成了一定壓力。多家國際知名外資機構集體發表對中國風險資產的樂觀預期，外國投資者積極布局中國資產，態度明顯轉向。

這背后反映出DeepSeek正帶動中國科技資產重估，對AI等科技企業的估值邏輯發生根本性改變。市場重新審視科技公司的核心競爭力和投資價值，并從短期盈利轉向對技術壁壘與產業戰略地位的評估。一些在AI領域具有獨特技術優勢和創新能力的中國科技企業，如擁有國產算力研發能力、具備替代潛力的芯片企業，估值進一步抬升。此外，隨著DeepSeek技術的推廣和應用，AI產業鏈下游的應用端企業迎來新機遇，智能駕駛、機器人等AI落地場景的相關企業被市場重新定價，其資產價值得到顯著提升。

AI從“工具”到“伙伴”，賦能資本市場全鏈路數智化轉型

資本市場深入實施“人工智能 + ”行動，是順應科技革命和產業變革浪潮，推動市場高質量發展的必然選擇。當下，AI技術正從監管端、機構端、產品端重塑資本市場全鏈路，逐漸由“工具應用”向“生態重構”進階，有助于提升資本市場的效率、透明度、風險管理能力和創新能力，最終實現服務實體經濟高質量發展的核心目標。

監管端：筑牢資本市場的數智防線

政策驅動層面，我國強調以AI提升資本市場監管質效。2022年1月，中國人民銀行印發《金融科技發展規劃（2022一2025年）》，提出以人為本全面推進智能技術在金融領域深化應用，優化監管科技。2025年6月，在“數據要素×”系列新聞發布會上，證監會相關負責人強調運用大數據、人工智能等技術手段，強化證券期貨行業監管的精準性與有效性，打破“數據孤島”，實現對風險的實時監測、精準預警與有效處置。

技術實現層面，AI正通過三重機制重構監管范式。一是提升風險識別、監測預警能力，AI驅動的網絡安全系統可動態掃描異常交易行為，大幅縮短風險發現時間。二是進行精準壓力測試，構建覆蓋投融資全鏈條的仿真模型，通過機器學習模擬極端市場情景，量化評估風險傳導路徑。三是實現跨市場協同預警，利用AI技術整合交易所、券商、銀行等多維數據，構建打破“數據孤島”的智能監管平臺。

機構端：驅動全業務鏈的智能升級

伴隨人工智能的快速發展，AI技術已在金融機構的財富管理、量化交易、智能客服、合規風控等眾多應用場景落地見效，實現了業務創新，提高了服務效率與客戶體驗。

一是賦能量化交易，從信息處理向決策優化進階。AI應用場景涵蓋智能選股、信號預測、自動下單、路徑優化等關鍵模塊，推動證券市場向更加精細化、自動化方向發展。基于AI、大數據等核心技術，可以將地緣政治、產業鏈變動、社交媒體情緒等非結構化信息納入投資模型，為決策提供可靠依據。智能交易系統能自動篩選報價、應答客戶詢價、發布報價，并通過持續上下文對話進行價格談判，精準匹配最優報價完成對沖操作。

二是提升運營與服務，實現投顧、投研、營銷一體化。邁入大模型時代，AI開始介人金融服務全流程，提供一對一資產配置服務。智能投顧領域，AIAgent配合投顧人員為投資者提供智能化、個性化投資建議和財富管理服務，推動財富管理從“高觸達”向“高效率、高質量”轉型。智能投研領域，AI使研究員和銷售人員迅速獲取關鍵信息，自動生成分析報告，顯著提高研究效率和客戶服務質量。智能營銷領域，AI對客戶消費行為模式進行精準畫像，為不同客戶提供量身定制的營銷方式，實現差異化競爭。

三是共建風控合規閉環，打造人機協同的風控體系。風險監管層面，AI具備強大的數據分析與實時處理能力，可以評估企業財務狀況、檢測異常交易行為，實現風險自動識別與預警。合規操作層面，AI能實現合規監督的初步自動化，提升處理效率、降低人工操作風險，提高審核和內容輸出的精準度，更好保護投資者權益。

產品端：催生與AI掛鉤的新興資產類別

一是掛鉤AI資產的傳統金融產品日益豐富。近年來，資本市場創設并持續擴容緊密跟蹤全球AI產業龍頭、算力基礎設施、AI應用落地等細分主題的指數ETF，為投資者提供了更加豐富的投資理財產品，構建多層次、全鏈條AI投資產品矩陣。例如，2024年12月，科創板人工智能ETF作為全市場首批跟蹤科創AI指數的ETF產品正式發行。

二是運用AI技術的另類金融產品不斷創新。數據、算力等AI核心資源蘊含著巨大價值，通過對其確權定價，可以轉化為標準化數字資產。當前已有多家上市公司布局算力實物資產通證化（RWA）項目，嘗試將具備實體屬性且可產生持續收益的算力資源進行確權、上鏈并流通。進一步地，依托AI的估值、風險定價與動態監測能力，有望激活非標準化資產通證化，實現傳統非標資產的上鏈、拆分與流動性升級。

重視資本市場應用AI的風險挑戰，促進市場健康可持續發展

技術與倫理挑戰：算法黑箱與價值沖突

AI技術存在多重技術與倫理風險，將其應用于資本市場不僅挑戰金融系統的穩定性，也對行業倫理規范與監管框架提出新要求。

技術層面，天模型幻覺較為嚴重，算法黑箱難以解釋，可能生成失真信息并導致決策失誤。投資交易若被虛假信息誤導，可觸發連鎖金融交易風險。

倫理層面，AI尚難避免算法偏見、責任歸屬模糊及數據隱私濫用等問題。一是算法偏見可能導致AI不公平對待部分投資者，在投資推薦中違反公平性原則。二是AI生成內容的確權與交易機制尚不健全，責任歸屬模糊易引發知識產權糾紛。三是一旦AI模型被惡意利用，將導致數據與隱私泄露，可能被用于市場操縱。

監管難題：監管滯后與權責模糊

面對金融創新的快速變化，我國資本市場的體制機制與監管體系有待完善。如何使監管更好地適應AI等技術創新，是我國監管部門面臨的重要議題。

一方面，監管存在滯后性，難以按照技術演進步伐及時調整。市場形勢復雜多變，監管部門有必要隨市場變化而實施動態調整。但由于AI技術發展速度較快，監管規則無法及時覆蓋AI新技術、新業態，導致對市場異常行為的識別與處罰滯后，加劇風險積累。

另一方面，監管邊界模糊，可能產生監管真空或漏洞。金融科技監管復雜性較高，涉及多個中央和地方部門。盡管我國整體科技監管能力在提升，但跨部門協作的權責分工不明確，信息共享有待完善。

金融風險：估值泡沫與過度投資

我國強調人工智能健康有序發展，這就需要警惕AI技術可能放大資本市場的系統性風險，以及由投資者過于樂觀而產生的估值泡沫和過度投資。

一是資本市場易產生對AI的一致樂觀預期，放大估值泡沫。部分投資者追逐短期概念熱點，而忽略了AI技術應用落地的不確定性，抬高市場估值并形成泡沫，可能誘發系統性金融風險。

二是AI作為當下最熱門的投資領域，須警惕“一哄而上”式盲目發展與過度投資。以數據中心為例，當前部分地方政府和企業為“搶賽道”盲目擴產，卻忽略了本地算力應用需求，可能因“內卷”導致產能過剩和資源錯配。

驅動AI技術突破與行業應用落地，促進技術與資本加速共振

第一，推動AI技術發展與生態構建，加快培育新質生產力，并積極推動科技創新與產業創新深度融合。一是提升自主創新能力，發揮我國新型舉國體制優勢，突破AI關鍵核心技術攻關，通過自主研發減少外部技術依賴。特別是強化企業的創新主體地位，發揮龍頭企業帶動和示范效應，加大對關鍵軟硬件技術的前瞻性、戰略性攻關。二是構建基于開源技術的創新生態，吸引全球開發者參與，為技術創新與迭代提供良好的市場環境。三是加強產學研用融合，鼓勵高校、研究機構與金融機構、科技企業的合作，打造創新聯合體，加速技術創新向資本市場領域的實際應用轉化，推動“科技一產業一金融”良性循環。

第二，發揮資本市場核心功能，優化資源配置，為AI科技企業提供良好融資環境與長期耐心資本。一是持續完善“錯位發展、功能互補”的多層次資本市場體系，為科技企業提供全生命周期金融服務。提升北交所、科創板等對AI中小企業的綜合服務能力，推動形成“早期孵化一中期融資一后期上市”的成長路徑。二是培育耐心資本，拓展多元資金渠道。積極引導社保基金、保險資金等長期資金進人科技金融領域，發展創業投資、天使投資、政府引導基金等多樣化投資機制，打造“投早、投小、投長期”的耐心資本體系。三是創新金融工具，建立重大技術攻關保險機制與失敗容忍機制。在防范系統性風險的前提下，為關鍵技術突破營造良好的資本生態環境，助力形成“金融支持科技一科技賦能金融”的良性互動閉環。

第三，助力監管部門完善智能監管體系，構建與技術發展相適應的監管框架。一是大力發展監管科技，提升監管的預見性與有效性。依托大數據、人工智能等數字技術，構建智能化監管系統，對復雜金融產品及市場行為進行即時、精準、穿透式監管。二是用好“監管沙盒”機制，平衡創新與風險。有序擴大資本市場金融科技創新試點覆蓋范圍，為AI驅動的金融創新提供安全的測試環境。三是完善跨部門綜合監管體制機制，實現監管全覆蓋。強化各相關方的監管職責與問責制度，持續提升跨部門溝通協作效率。

第四，加速推進金融機構數字化轉型進程，利用AI技術提高金融服務質效，做好“科技金融”大文章。一是鼓勵金融機構加大科技投入，夯實人工智能底座能力。部署具備行業適應性的本地化大模型與行業專用模型，加快構建自主可控、安全高效的技術基礎體系。二是打造并持續優化數據中臺，打通金融機構數據流通與共享機制。完善金融機構底層數據庫，在合規前提下整合各業務條線數據源，實現標準化、結構化存儲。三是構建智能評估平臺，強化智能匹配效能。精準評估初創科技企業的質量、治理結構及發展潛力，為企業提供定制化治理建議，更好地服務國家戰略與實體經濟。

（羅黎明為中國銀河證券黨委委員、副總裁、首席信息官。責任編輯/王茅）