辅助开挂神器“微信小程序微乐麻将有挂是真的吗”开挂(透视)辅助教程

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专题：第十届中关村数字金融大会

　　编者按：

　　6月11日，2026第十届中关村数字金融与金融安全大会在北京中关村国际技术交易中心隆重举办。作为国内金融科技领域极具影响力的行业品牌盛会，大会深耕数字金融创新与金融安全领域十年，持续聚焦行业前沿趋势与高质量发展核心议题。本届大会以“智能体与OPC协同 共筑金融科技新生态”为主题，重点围绕智能体应用、词元经济、一人公司新业态、金融数智化转型与金融安全治理等核心内容开展深度研讨。十四届全国政协委员、科学技术部原副部长李萌先生，出席本次大会，并发表题为《AI的泡沫不是本质问题 AI的金融属性强弱才是》的主题演讲。

　　李萌指出，辩证看待AI泡沫，关键在于AI是否发展出“过强金融属性”。早期适度的泡沫基本符合技术革命一般规律，李萌认为当前算力市场呈现供不应求“卖方市场”特征，但应用层等领域存在估值虚高问题；如果AI金融属性过度泛化，将引发类似房地产的风险放大效应。李萌进一步指出，中国应建立“强金融支持、弱金融属性”的金融支持AI发展战略，在创新金融工具的同时，防止AI滑向过度金融化，始终将金融服务锚定在AI为实体经济服务上。

　　演讲全文：

　　大家下午好！非常高兴在这个场合与大家分享我对于人工智能及其相关产业与安全发展的思考。

　　讨论金融安全问题不仅要看金融体系的稳定性、可靠性、有效性，从金融与其深度绑定的热门前沿产业之间的关系切入，也是一个重要的观察视角。

　　当前人工智能（AI）是最受关注的热门产业，人工智能有没有泡沫是一个热门话题：悲观派认为AI是一个史诗级泡沫，正向一场新的金融危机飞奔；乐观派认为AI是一场技术革命和产业革命，是伪装成泡沫的繁荣；孙正义近期将两种观点合并表述，说AI的泡沫是2000年互联网泡沫的50倍，但其潜在的盈利能力和增长空间同样巨大。

　　但这场争论可能从一开始就问错了问题。本人认为，问题的关键并不在于AI是否存在泡沫，而在于AI应发展出多强的金融属性。辩证审视当前围绕AI泡沫的争议，较之简单断言“泡沫破裂”或“AI万岁万能”，更具现实意义。

　　第一，从科技和产业革命的历史看，前沿科技产业的发展早期一般会经历一个“泡沫”过程。

　　即经济--技术范式主导下的“佩雷斯产业生命周期”（约50—60年）。该周期分为导入期与展开期，具体包括爆发、狂热、协同、成熟等阶段。其核心逻辑在于：初始阶段的泡沫未必具有严重的危害性，适度泡沫若能与未来预期空间相匹配，则符合科技产业发展的一般规律，属于良性现象。此阶段的金融活动为新技术的基础设施建设提供必要资本注入，这也是金融赋能新兴产业的主要价值逻辑。AI同样难以逃离这一周期，不可避免地会产生一定程度的泡沫。关键在于判断泡沫程度与未来预期空间的匹配度，这既是核心问题，也是实践难点。

　　有观点认为，当前AI正处于导入期，有望向全面落地、由生产资本主导的展开期过渡。导入期以金融资本为主导，展开期则以生产资本为主导。

　　在当前算力供给紧张的形势下，无论美国还是中国，均难以准确判定算力市场是否处于泡沫状态。近期美国部分智库与学者提出“美元算力”的概念，试图将美元锚定于算力。尽管该设想未必可行，但其反映了算力的战略重要性。算力具有制造属性，与黄金美元、石油美元的自然属性不同：后者的稀缺性是长期性的，而制造属性的稀缺性具有阶段性，非长期存在。

　　目前，算力市场仍是需求主导的卖方市场，尤其对高端训练算力呈现供不应求的短缺经济特征。底层算力（包括GPU、数据中心）作为基础性硬件设施，具有较强流通性与刚性需求。只要市场对高端算力卡的竞争持续存在，算力领域便难以被界定为泡沫。巨大的供需缺口决定了算力投入具有刚性和紧迫性，远未达到泡沫破裂所需的“产能过剩”状态。同时，当前的算力繁荣不仅由当下的实际供不应求驱动，也源于对未来智能化需求的预期。例如，华为一个报告预测至2035年全球智能体数量将达9500亿个，由此可推算其所需的算力规模。

　　然而，算力领域无泡沫，并不代表其他领域同样无泡沫。某一局部的真实供求关系，不能推论至其他相关局部。例如，部分应用层的应用程序、套壳模型等企业存在估值虚高、脱离盈利能力的情形，资本市场以“市梦率”“市幻率”等表述调侃因亏损而市值高企的企业。近期在美国、韩国及中国香港，AI领域一级市场的估值与股权、二级市场的股票均出现大幅上涨，创历史新高，这些现象值得持续观察。不能因算力领域无明显泡沫，而忽略其他领域可能存在的泡沫风险。

　　第二，应从金融属性的深层逻辑认识泡沫问题。

　　AI是否存在泡沫是表象，AI是否发展出金融属性才是本质。资产一旦形成较强的金融属性，其风险性质将发生根本变化。适度的金融属性有助于AI企业融资，为技术演进和产业发展提供动力。然而，若AI的金融属性过度泛化并快速膨胀，将不断推高虚拟价值，参与者不再关注使用价值，而仅关注下一轮买家的出价，资金流向转向炒作而非真实研发。这样的金融属性是真正的风险放大器，会形成“价格上涨→吸引更多资金→进一步推高价格”的自我强化循环，导致市场失灵且难以自行纠偏。房地产领域的教训即在于此：赋予房地产过强的金融属性，最终引发系统性风险，美国“两房”破产亦与此密切相关。

　　如果AI未能发展出金融属性，即便出现投资热潮乃至泡沫，市场仍具备自我修复能力，风险可控。即使未来应用层出现泡沫，当前建设的大规模算力中心亦不会消失，就像大家讲的可能转化为全社会数字化转型的廉价公共基础设施。2000年互联网泡沫破裂后，虽然市值大幅蒸发，但留下了光纤骨干网、协议体系、大量工程师及在线用户消费习惯，成为后续网络经济繁荣的基础。

　　反之，若AI发展出过强的金融属性，即便当下无明显泡沫，也可能沿金融属性轨道持续滑行，泡沫不断累积，最终诱发金融危机。当一种金融资产的使用价值（如住房的居住功能）被其交换价值所压倒时，金融属性即完成对本体属性的替代，投资价值压倒使用价值，形成难以遏制的投机性局面。

　　当下，在美国千军万马堵AI形势下，AI的金融属性已显现过度泛化的倾向。算力、模型、数据等技术资源被赋予可交易、可投机、可抵押的金融特质，脱离技术研发与实体应用轨道的风险正在上升。美国金融市场的深度与广度使其风险暴露更早、更充分，为全球提供了前瞻观察的窗口，这为我国提供了难得的观察与预警契机。

　　中国的AI不会天然免疫金融属性。美国AI的金融属性将通过部分渠道向中国传导。金融属性的发展无需依赖全面炒作AI代币等极端形式；创业公司估值持续攀升、一级市场击鼓传花、二级市场对AI概念的追捧，本质上均为金融属性的积累过程。因此，在积极创新金融支持AI发展方式的同时，须警惕美国AI领域金融属性过度膨胀对中国的传导效应。这是我国需要主动防范的风险，并非当前已具备强金融属性，而是美国的发展路径揭示了潜在的危险前景。

　　第三，构建“强金融支持”与“弱金融属性”并存的理想格局。

　　AI的发展离不开金融支持，但金融支撑不应以赋予AI过强的金融属性为代价。中国AI的金融属性发展相对较轻，美国则更为激进、兼具强度与速度。中国目前出现的迹象尚属预警范畴。

　　AI要实现健康发展，必须主动防止其发展出过强的金融属性，从而对中短期融资环境、估值逻辑及长期发展方向加以引导，确立金融服务AI产业的正确方向。

　　一个AI金融产品的价值，若最终来源于其真实的AI服务或应用，则金融属性可控；若主要依赖于下一轮买家接盘的预期，则金融属性具有危险性。这一标准可有效区分“合理资产化”与“过度金融化”。

　　当前，一方面应区分中美AI金融市场的不同发展阶段，避免盲目对标，避免美国患什么病中国也吃什么药；另一方面，需清醒认识两国AI金融市场的密切关联性，预判未来可能的传导路径，提前作出预警，防止AI金融属性加速累积。

　　具体策略为：在真实产业支撑与资本冲动之间寻求合理平衡。一手抓创新——防止金融属性过强不等于放弃金融工具，数据中心REITs、知识产权质押融资等工具，其底层对应真实资产与需求，金融属性被严格锚定于使用价值，应继续以稳妥发展。一手抓规范——防止AI滑向类似房地产的过度金融属性，避免将低端算力数据中心建设成为数字版的空置写字楼。需要说明的是，我国算力短缺主要体现在高端训练算力卡的不足，低端算力目前并非严重缺乏。在低端算力领域，应建立AI技术资源真实核验机制，杜绝虚假算力、虚拟数据等伪资产参与金融交易，推动AI相关金融资产压力测试常态化，提前排查泡沫、化解风险，使市场在保持信心的同时保有敬畏之心。这无疑是一项具有挑战性的工作。

　　归根结底，金融支持AI发展的重点应落在AI产业的实体经济层面，否则将偏离金融服务实体经济的根本方向。以上观点，敬请批评指正。

　　最后，预祝第十届数字金融与金融安全大会圆满成功。谢谢。