記者 張一諾

國務院近日印發《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》（下稱“《意見》”），以系統性思維構建了“6+8″的政策框架，即六大重點行動領域和八大基礎支撐體系，形成了人工智能與經濟社會深度融合的全景式布局。

中國銀河證券董事總經理、首席經濟學家兼研究院院長章俊在接受界面新聞專訪時指出，《意見》發布之時正值“互聯網+”提出十周年，象征著我國從“互聯網+”的廣泛連接階段邁向“人工智能+”的創新引領階段。從“互聯網+”到“人工智能+”，實現了從“信息連接與擴散”向“知識運用與創造”的躍升，這既是中國主動應對全球科技競爭的戰略選擇，也是推動構建新發展格局的必然要求。

他進一步指出，AI技術引領的新一輪科技革命，將成為突破中國經濟轉型瓶頸的核心驅動力， 通過“內生+外延”兩條路徑共同構成經濟增長“雙引擎”。

“人工智能技術發展將拉動中國經濟的‘三駕馬車’，實現消費提質、投資轉型、出口升級。”章俊說，預計到2035年，AI將額外拉動中國GDP增長14.8%，有助于中國突破“中等收入陷阱”，進一步提升中國在全球價值鏈中的地位。

具體到投資領域，章俊表示，人工智能基礎設施、工業智能化、智能消費與交互應用是三大看點。人工智能基礎設施是“供給底座”，工業智能化是AI技術落地的“主戰場”，而智能消費與交互應用則是未來高彈性的“增長極”。三者共同推動人工智能從戰略愿景走向現實生產力，并為資本市場提供由確定性到彈性兼具的投資主線。

他還表示，AI上市公司的高估值能否真正成立，關鍵仍取決于業績兌現。若僅依賴“想象力溢價”而忽視經營性現金流、合同負債等硬指標，極易陷入概念炒作陷阱。

“在政策推動‘人工智能+’行動、市場由預期炒作邁向業績兌現的關鍵時期，那些能夠實現規模化收入、持續改善盈利模式，并在垂直場景率先跑通商業閉環的企業，才最有可能獲得資本市場的長期重估。”章俊說。

以下是界面新聞整理的采訪實錄

界面新聞：近十年來，我國互聯網產業取得快速發展，成為推動產業升級、消費變革和民生改善的重要力量。從“互聯網+”到“人工智能+”，為什么說“人工智能+”是一次更加深入骨髓的時代重構？

章俊：2015年7月，國務院印發并實施《關于積極推進“互聯網+”行動的指導意見》，提出到2025年“互聯網+”成為經濟社會創新發展的重要驅動力量。此后，我國通過十年深耕“互聯網+”行動，構建了萬物互聯的數字底座，互聯網普及率達79.7%，網民規模達11.23億人，擁有了全球最大的5G網絡和最豐富的應用場景庫。

2025年8月，正值“互聯網+”提出10周年，國務院印發《關于深入實施“人工智能+”行動的意見》，象征著我國正從“互聯網+”的廣泛連接階段，向“人工智能+”的創新引領階段邁進。我國人工智能技術創新已進入密集活躍期，產業體系日益完善，正在積極將人工智能技術的突破性成果深度融合到實體經濟中。

互聯網和人工智能均屬于通用性技術范疇，兩者在應用方面都具有模式新、迭代快、對傳統業態改造能力強的特點。二者的主要區別在于：“互聯網+”突出“連接”，對經濟社會帶來“量變”的影響。網絡將人與人、人與設備、設備與設備相互連接起來，重點在于解決“信息孤島”問題。通過充分發揮互聯網在生產要素配置中的優化和集成作用，形成了更廣泛的以互聯網為基礎設施和實現工具的經濟發展新形態，大幅提升生產效率。“人工智能+”突出“賦能”，對經濟社會帶來“質變”的影響。“人工智能+”在“互聯網+”基礎上，進一步疊加了認知能力，讓機器具備自主分析和決策能力，從而以更具變革性的力量引發各行業范式革命，推進經濟社會智能化改造升級，帶來更全面、系統和深刻的變革，推動我國全面步入智能經濟和智能社會發展的新階段。

從“互聯網+”向“人工智能+”轉變，實現了從“信息連接與擴散”向“知識運用與創造”的躍升，這既是中國主動應對全球科技競爭的戰略選擇，也是推動構建新發展格局的必然要求。人工智能是重構生產要素、重塑產業范式、重組價值鏈條的核心引擎，有利于提高生產效率、改變產業分工格局，加快形成與新質生產力相適配的新型生產關系，為中國式現代化筑牢智能基座。因此，“人工智能+”行動將是一次更加深入骨髓的時代重構。

界面新聞：中國經濟曾創造了全球獨一無二的增長神話，但是隨著人口進入負增長和中度老齡化階段，傳統人口紅利加速消失，潛在增長率趨于下降，以出口和投資拉動為特征的傳統需求結構難以支撐合意的經濟增速。AI將怎樣破解當下困境，重塑經濟增長模式，對經濟增長率的影響又是怎樣的？

章俊：當前中國面臨較為復雜嚴峻的內外部宏觀環境。從外部看，全球正處于百年未有之大變局，大國博弈加劇、地緣政治風險抬升；從內部看，傳統的“土地財政”模式難以為繼，經濟發展亟需從土地財政轉向新質生產力這一新動能。

在此背景下，人工智能技術發展引領新一輪科技革命，成為突破中國經濟轉型瓶頸的核心驅動力，通過“內生+外延”兩條路徑共同構成經濟增長“雙引擎”。內生路徑是指，AI核心產業發展壯大，通過資本深化、勞動升級與知識溢出，直接拉動就業與產出增長，有望激發超越線性增長的爆發潛能。外延路徑是指，AI賦能傳統產業，通過發揮替代效應、互補效應與配置效應，提升全要素生產率，推動傳統產業的數智化轉型與結構優化。

進一步地，人工智能技術發展將拉動中國經濟的“三駕馬車”，實現消費提質、投資轉型、出口升級。

在消費領域，中國消費市場規模穩居全球第二，擁有超大規模市場與豐富應用場景優勢。通過推動“人工智能+”消費提質這一重點行動，拓展服務消費新場景，培育產品消費新業態，有望激活潛在消費需求，實現居民消費從“滿足需求”到“創造需求”的質變。

在投資領域，中國2024年全社會固定資產投資額達52萬億元，未來隨著經濟增長動能轉變，原本投向房地產、傳統基礎設施等領域的資金將更多轉向5G、數據中心等新型基礎設施，驅動投資轉型與投資規模增長。

在進出口領域，中國曾憑借勞動成本優勢深度參與全球分工并實現經濟騰飛，如今正處于由“中國制造”向“中國智造”轉型過程中，有望憑借AI技術實現系統性賦能與質量升級，重構全球產業鏈與價值分配格局。

預計到2035年，AI將額外拉動中國GDP增長14.8%，有助于中國突破“中等收入陷阱”，進一步提升中國在全球價值鏈中的地位。

界面新聞：隨著《意見》出臺，AI領域投資主線逐漸清晰，您認為哪些應用領域最可能率先實現突圍，哪些產業賽道值得提前布局和投資？

章俊：第一，人工智能基礎設施將最先爆發。當前大模型迭代提速，算力、算法與數據的緊缺性決定了產業發展的首要瓶頸。無論是高性能GPU芯片、分布式算力中心，還是大模型訓練框架與底層平臺，都構成了人工智能的核心底座。在政策大力推動“東數西算”、國家算力樞紐和開源平臺建設的背景下，基礎設施環節不僅需求確定性強，而且具備規模化擴張潛力，因而最有可能率先兌現業績，成為產業鏈的“開路先鋒”。

第二，工業智能化是應用的主戰場。作為占我國GDP近三成的支柱產業，制造業是新型工業化的核心載體。人工智能賦能生產調度、質量檢測、供應鏈管理等環節，能夠直接提升全要素生產率，實現降本增效的規模化應用。不同于消費互聯網的邊際性創新，工業智能化代表著深層次的結構升級，其投入產出比清晰且商業模式穩定。在政策強調推進全要素智能化改造的背景下，工業智能化將在未來率先形成堅實的業績底盤。

第三，智能消費與交互應用是彈性增長極。生成式人工智能、虛擬娛樂、教育培訓、個性化推薦等C端場景，正加速重塑信息消費與文化創意產業。滲透速度快、模式靈活的特點，使其一旦找到剛需應用，將呈現極強的爆發力。隨著用戶交互方式的全面升級，智能消費將成為推動人工智能普及化和釋放邊際彈性的關鍵增長曲線。

綜合來看，人工智能基礎設施是率先爆發的“供給底座”，工業智能化是穩固落地的“主戰場”，而智能消費與交互應用則是未來高彈性的“增長極”，三者共同推動人工智能從戰略愿景走向現實生產力，并為資本市場提供由確定性到彈性兼具的投資主線。

界面新聞：2025年上半年A股上市公司業績已全部公布完畢，從結構上看，“新動能”嶄露頭角，人工智能行業從“預期炒作”邁入“業績兌現”，多家產業鏈企業業績增長明顯。寒武紀總市值近日一度超過6000億元，市場似乎在用“市夢率”定價AI企業。從資本市場的角度，應該怎樣給AI企業估值？

章俊：人工智能作為新質生產力的前沿代表，既承載著突破傳統增長模式的戰略期待，也天然伴隨高投入與高不確定性的雙重特征。傳統的市盈率（PE）或市凈率（PB）框架難以完全契合這一類企業的成長邏輯，資本市場因此更傾向于采用遠期現金流折現的前瞻性視角，以捕捉技術顛覆所帶來的指數型增長潛力。

在估值錨點選擇上，年度經常性收入（ARR，Annual Recurring Revenue）正逐漸取代傳統PE，成為衡量AI企業價值的核心指標。ARR能夠更好地反映訂閱制、API調用和平臺化服務的長期造血能力，避免因早期虧損或高額研發投入而導致的財務失真。高速成長的AI初創企業估值通常在ARR的40至60倍之間，部分具備稀缺性與網絡效應的公司甚至突破百倍。這一水平的背后，隱含兩大核心假設：其一，ARR需在未來三年保持翻倍式增長；其二，規模效應和技術迭代能夠支撐30%左右的穩態凈利率。若這兩點能夠兌現，當前的高倍ARR估值折算為中長期的合理PE便具備邏輯自洽性。

然而，高估值能否真正成立，關鍵仍取決于業績兌現。在風險管控層面，若僅依賴“想象力溢價”而忽視經營性現金流、合同負債等硬指標，極易陷入概念炒作陷阱。對于AI企業而言，單位經濟性、數據資產沉淀、技術迭代效率與人才密度，才是驗證估值可持續性的關鍵維度。若PEG（市盈率/盈利增長比率）顯著偏離行業均值，或市銷率長期高于產業中樞，則需引起市場的高度警惕。

綜上，AI企業的估值不能停留在單一財務模型層面，而應建立一個兼顧財務可驗證性、無形資產價值與戰略地位的多維框架。在政策推動“人工智能+”行動、市場由預期炒作邁向業績兌現的關鍵時期，那些能夠實現規模化收入、持續改善盈利模式，并在垂直場景率先跑通商業閉環的企業，才最有可能獲得資本市場的長期重估。

界面新聞：AI領域的發展除了機遇之外，還存在哪些挑戰？

章俊：當前中國正處于人工智能技術的活躍探索期與人工智能產業的規模擴張期，人工智能在帶來巨大發展機遇的同時，也伴隨諸多復雜而深刻的挑戰，成為人工智能健康有序發展必須面對的核心議題。

第一，在技術安全層面，人工智能系統仍存在可靠性問題。一是大模型雖表現出強大的生成與推理能力，但“幻覺”問題較為嚴重，即生成似是而非或完全錯誤的內容，限制了其在醫療、法律等低容錯率領域的應用。二是算法“黑箱”使決策過程難以追溯和解釋，不僅影響用戶信任，也為責任認定帶來困難。三是隨著數據成為AI訓練的核心要素，個人隱私面臨威脅，數據被過度收集、濫用乃至泄露的風險持續加劇。

第二，在資源分配層面，人工智能的資源消耗成為其可持續發展的基礎性約束。一是高質量、大規模的數據集是訓練先進模型的前提，但其獲取和清洗成本高昂，且存在版權與合規爭議。二是訓練與運行大型模型需要消耗巨量的計算資源和能源，且隨著大模型性能的持續提升，對能源的消耗還將持續增加。這不僅抬高了研發門檻、加劇了資源壟斷，也對我國“雙碳”目標構成了新的挑戰。

第三，在社會倫理層面，人工智能的廣泛嵌入可能加劇社會結構的緊張與不平等。比如，“智能鴻溝”正在顯現，技術強國與大型企業憑借數據、算力和人才優勢，不斷強化其領先地位，而發展中國家及中小企業則面臨被邊緣化的風險。另外，人工智能對勞動力市場的沖擊已不容忽視，自動化技術取代了許多重復性和標準化工作崗位，可能導致結構性失業與技能錯配，進而要求教育體系、社會保障制度、勞動政策等作出深刻調整。

最后，在國際治理層面，全球人工智能發展仍缺乏協調與包容性。當前各國在技術標準、安全規范和倫理準則方面尚未形成共識，規則碎片化可能阻礙技術合作與跨國應用，亟需建立多元、包容、有效的全球AI治理機制。如何推動技術普惠尤為關鍵，需使發展中國家平等受益于AI進步而非淪為數據供給地，是國際社會共同面臨的長期挑戰。