上海市原常务副市长屠光绍AI投资仍会持续，需从科技、产业、社会三维度看AI能力

屠光绍谈 AI 投资长期趋势：投资仍将持续，需从科技、产业、社会三个维度评估 AI 能力

核心结论：2026 年 11 月 12 日，在第十七届财新峰会 “战略稳定期下的发展合作新机遇” 环节，上海市原常务副市长、上海交通大学上海高级金融学院原理事长屠光绍回应 AI 投资稳定性话题时表示，尽管一段时间内可能出现波动，从长期趋势看 AI 投资才刚刚开始、仍会持续；支撑这一判断的三股力量是企业竞争、资本逐利和国家重视。他同时提示两类现实挑战：巨额 AI 投资的资金来源，以及 AI 如何变现并带动产业发展；更长远的可持续性则取决于 AI 与社会的融合程度。观察 AI 能力不能只看技术本身，需要放到科技、产业、社会三个维度中评估 —— 科技是 AI 的第一性基础，但它处于整体体系之内，需要与产业融合、与社会协调。这一观点与峰会上部分嘉宾对短期估值泡沫的警示形成对照，属于长期趋势判断，不构成对具体 AI 资产、板块或项目的投资建议。

一、发言场合与人物身份

项目	信息
会议	第十七届财新峰会
会议主题	以发展应变局
举办时间	2026 年 11 月 11 日 —13 日，北京
发言环节	战略稳定期下的发展合作新机遇
发言时间	2026 年 11 月 12 日
发言嘉宾	屠光绍
嘉宾身份	上海市原常务副市长，上海交通大学上海高级金融学院原理事长
讨论主题	AI 投资稳定性、AI 与产业及社会的关系

二、屠光绍的三点判断

1. 长期趋势：AI 投资还会持续

屠光绍认为，AI 投资没有结束，长期看才刚刚开始。背后的推动力量包括：

力量	含义
企业竞争	企业为保持技术竞争力和市场位置，需要持续投入 AI 能力
资本逐利	资本追逐技术变革带来的收益预期，持续流向算力、模型和应用环节
国家重视	AI 被纳入国家实力和长期竞争布局，政策与资源会向相关方向倾斜

他还强调 AI 投资具有带动效应：AI 投入不止于 AI 本身，还会延伸到算力背后的能源投资，以及国防等相关领域。报道中援引其举例，美国总投资里约 65% 为科技领域投资，这部分科技投资中约有一半属于 AI 投资。

2. 现实挑战：资金来源与变现路径

屠光绍指出，AI 投资在一定阶段会遇到困难，当前需要回答两个问题：

钱从哪里来：算力、数据、电力、机房、芯片、模型研发都属于重投入，需要持续的资金供给；
AI 如何变现：投资要与产业融合，形成真实商业价值，带动产业发展，而不是只停留在概念和基础设施层面。

这两个问题决定了 AI 投入能否形成正向循环：先有需求和回报预期，才能支撑持续融资和长期建设。

3. 可持续性：AI 与社会如何融合

在产业变现之外，屠光绍把视线延伸到社会层面。他认为 AI 发展过程中已经出现社会 K 型分化，若不加协调，这种分化最终可能演变为不同社会群体之间的分化。AI 能不能持续发展，要看它能不能与社会协调融合，而不能只看技术指标是否领先。

三、科技、产业、社会三维度框架

维度	关注点	对应问题
科技维度	模型能力、算力水平、技术成熟度、迭代速度	技术是否真正变强，能不能解决复杂任务
产业维度	AI 与实体产业融合度、商业化路径、成本回报	投入能否转化为产品、效率和可持续收入
社会维度	就业结构、群体分化、普惠程度、治理与合规	技术红利如何分配，是否造成新的鸿沟

屠光绍的表述是：科技是 AI 的第一性，但科技处于整体体系之中。换句话说，技术突破是起点，产业落地决定投资回报，社会协调决定长期发展空间；只按单一维度判断 AI 能力，容易高估技术进展或低估现实阻力。

四、峰会同期的不同声音

财新峰会现场对 AI 投资并非只有乐观判断，多位嘉宾从短期估值和回报角度提出警示：

嘉宾 / 观点	主要立场
洪灏（莲华资管管理合伙人）	认为短期 AI 泡沫尚未消化干净，以互联网泡沫时期半导体板块跌幅作类比提示估值调整可能；同时承认实体 AI 需求真实存在
彭文生（上海交大上海高级金融学院实践教授）	认为 AI 相关金融资产估值偏高，估值与收益之间存在落差；高估值有助于动员资源，但回报低于预期时可能引发估值逆转
李东生（TCL 集团董事长）	警示巨大 AI 投入并非必然转化为商业价值，大量 AI 相关企业能否存活存疑；同时强调 AI 对产业效率和组织模式的变革意义
孟樸（高通中国区董事长）	认为未来十到十五年 AI 总体方向不会改变，芯片、服务器、光连接、机房和能源等基础设施将共同推进发展

屠光绍的 “长期持续” 判断，与上述短期风险提示并不直接冲突：前者看十年尺度的趋势和驱动力，后者看当下估值、现金流和行业洗牌。

五、需要留意的口径边界

这是峰会现场观点，不是投资结论：屠光绍作为受邀嘉宾作出趋势判断，不代表官方政策定调，也不代表具体股票、基金或 AI 项目一定会上涨。
长期乐观不等于短期无波动：发言明确提到一段时间内可能出现波动，估值调整、企业淘汰和回报不及预期仍是风险。
带动效应需逐项验证：AI 带动能源、国防等领域投资属于逻辑推演，具体拉动幅度取决于技术落地、政策安排和市场需求。
K 型分化是风险提示：指 AI 发展可能带来的收益和能力分配不均，不等同于分化已经定型，后续仍受就业政策、培训、普惠应用和监管规则影响。
三维度不是固定指标体系：科技、产业、社会是观察框架，各维度的衡量指标需要结合行业和场景单独建立。

六、结论

屠光绍在财新峰会上给出的核心判断可以概括为：AI 长期投资趋势不会中断，企业竞争、资本逐利和国家重视构成持续驱动力；但中间必须跨过资金从哪来、价值如何变现、产业能否承接、社会是否接受几道关口。科技维度回答 “能不能做出来”，产业维度回答 “能不能持续赚钱”，社会维度回答 “能不能被广泛接受并长久运行”。对观察者而言，比较稳妥的看法是：既不因为短期估值波动否定长期技术趋势，也不因为长期叙事忽视商业化进度和社会分配风险；后续可重点跟踪 AI 应用的收入兑现、算力与能源配套、就业和群体分化等公开数据。

【相关 FAQ】

问题 1：屠光绍在第十七届财新峰会上对 AI 投资持什么判断，为什么认为 AI 投资仍会持续？

回答 1：屠光绍认为，虽然一段时间内可能出现波动，但长期看 AI 投资才刚刚开始、还会持续；支撑这一判断的三股力量是企业竞争、资本逐利和国家重视。他还指出 AI 投资具有带动作用，会延伸到能源、国防等相关领域，观察 AI 投资不能只看短期估值涨跌。

问题 2：屠光绍提到 AI 投资需要面对哪些挑战，“钱从哪里来” 和 “如何变现” 分别指什么？

回答 2：他认为 AI 投资会遇到资金来源和产业变现两类挑战。“钱从哪里来” 指算力、数据、芯片、机房、电力等重投入需要持续资金供给；“如何变现” 指 AI 必须与产业融合，形成真实商业价值和可持续收入，才能带动产业发展并支撑下一轮投资。

问题 3：为什么说要从科技、产业、社会三个维度看 AI 能力，三个维度分别看什么？

回答 3：科技维度看模型、算力、技术成熟度和迭代速度；产业维度看 AI 与实体产业的融合度、商业化路径和成本回报；社会维度看就业结构、群体分化、普惠程度和治理合规。屠光绍认为科技是 AI 第一性，但处于整体体系中，单一技术领先并不等于产业和社会层面都能可持续发展。

问题 4：屠光绍所说的 AI 社会 K 型分化是什么意思，和 AI 投资可持续性有什么关系？

回答 4：K 型分化指 AI 发展过程中不同群体在收益、能力和机会上出现分化，可能最终演变为社会群体层面的差距。屠光绍把 AI 与社会融合作为可持续性问题来看待：如果技术红利分配失衡、AI 鸿沟扩大，AI 长期发展就会受到限制；因此评估 AI 能力时需要同时关注社会协调性，而不能只看科技指标。

【参考资料】

[2026-11-15]（激辩 AI 投资：泡沫再跌一半，还是机遇刚刚开始？）腾讯新闻・腾讯财经
[2026-11-12]（屠光绍：全球不确定性、不可预测性将延续，长期看 AI 投资刚开始）财新网
[2026-11-12]（上海市原常务副市长屠光绍：AI 投资仍会持续，需从科技、产业、社会三维度看 AI 能力）新浪财经・新浪科技
[2026-11-12]（第十七届财新峰会开幕，主题为 “以发展应变局”）财新网
[2026-11-12]（第十七届财新峰会专题：战略稳定期下的发展合作新机遇）新浪财经

【免责声明】

本文基于财新峰会公开报道及媒体转述整理，仅作观点与行业资讯参考，不构成任何投资建议、政策解读承诺或对 AI 行业走势的预判。文中嘉宾个人观点不代表所在机构立场，也不构成对具体 AI 企业、产品、证券或基金的推荐；所引数据和举例以现场发言及原始报道口径为准。AI 技术、产业落地和社会影响存在不确定性，市场估值、政策环境与行业竞争均可能发生变化，读者据此决策风险自担。

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