6月11日，2026第十届中关村数字金融与金
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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举办。作为国内金融科技领域的重要盛会，大会聚焦数字金融创新与金融安全领域十年，本届主题为“智能体与OPC协同共筑金融科技新生态”，重点讨论智能体应用、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议题。十四届全国政协委员、科学技术部原副部长李萌出席并发表题为《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。李萌认为，关键在于AI是否发展出“过强金融属性”。早期适度的泡沫符合技术革命的一般规律，当前算力市场呈现供不应求特征，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。他建议中国应建立“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。李萌指出，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，还要从金融与其深度绑定的热门前沿产业之间的关系切入。当前人工智能是最受关注的热门产业，关于AI是否存在泡沫的问题，悲观派和乐观派有不同的看法。他认为，问题的关键不在于AI是否存在泡沫，而在于AI应发展出多强的金融属性。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。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。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。底层算力作为基础性硬件设施，具有较强流通性和刚性需求。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。然而，算力领域无泡沫，并不代表其他领域同样无泡沫。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，这些现象值得持续观察。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。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。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。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。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。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。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举办。作为国内金融科技领域的重要盛会，大会聚焦数字金融创新与金融安全领域十年，本届主题为“智能体与OPC协同共筑金融科技新生态”，重点讨论智能体应用、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议题。十四届全国政协委员、科学技术部原副部长李萌出席并发表题为《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。李萌认为，关键在于AI是否发展出“过强金融属性”。早期适度的泡沫符合技术革命的一般规律，当前算力市场呈现供不应求特征，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。他建议中国应建立“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。李萌指出，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，还要从金融与其深度绑定的热门前沿产业之间的关系切入。当前人工智能是最受关注的热门产业，关于AI是否存在泡沫的问题，悲观派和乐观派有不同的看法。他认为，问题的关键不在于AI是否存在泡沫，而在于AI应发展出多强的金融属性。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。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。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。底层算力作为基础性硬件设施，具有较强流通性和刚性需求。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。然而，算力领域无泡沫，并不代表其他领域同样无泡沫。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，这些现象值得持续观察。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。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。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。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。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。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。