当前，全球AI资本开支持续狂飙，算力、大模型、智能体项目轮番受到热捧，AI新经济被视作下一轮增长引擎。

AI正在改变经济，这件事已几乎没有争议，但资本热背后的冷思考是，巨额砸钱不等于真实增长，技术热度不等于生产率兑现，AI浪潮里，既要看见新经济的巨大潜力，也要看清资本背后的泡沫。

9月9日至12日，以“共创AI新经济”为主题的2026 Inclusion·外滩大会在上海黄浦世博园区举行，其间举办了《AI经济增长新范式与社会价值重构》见解论坛。论坛上，不少专家抛出问题，海量投入之后，AI究竟有没有泡沫？高估值的底层基本面是否牢靠？又该如何拉动真实的增长？

AI泡沫

AI是不是泡沫？

围绕这个问题，论坛上，不少嘉宾给出的答案是，要先看AI究竟能带来多大的生产率提升。

上海财经大学校长刘元春指出，目前围绕AI泡沫的争论，本质上是市场对未来增长红利判断不同，如果认为AI未来能转化出的生产率非常有限，今天的高估值就更缺乏基本面支撑；但如果相信AI会带来一轮显著的生产率革命，高估值也可能包含对未来增长的提前定价。但问题恰恰在于，目前经济学界对这件事远没有形成共识。

目前，几乎所有研究者都认同，AI已经开始改变经济。但分歧在于：作用究竟有多大、什么时候出现，又通过什么路径出现。

会上，诺贝尔经济学奖得主托马斯·萨金特把这种不确定性说得很直接。他把今天的AI比作“开普勒阶段”：已能够从大量数据中找到规律，却还没有完全理解规律背后的结构。巨额投入并不自动等于高回报，面对AI，投资者、企业和政策制定者需要为未知留下空间。

“我们正身处‘未知’的核心。”萨金特说。因此，他反复强调“谦逊”。对今天的AI而言，真正稀缺的或许不是更多预测，而是在预测之外，承认未知、保留余地，并在不确定中做出更稳健的选择。

围绕AI泡沫，刘元春总结，目前经济学和金融学大体形成了三种分析视角。

第一种认为，高估值是对未来生产率提升的理性定价；第二种认为，它已经脱离基本面，是典型的投机泡沫；第三种则提出了一个新的可能——“投机增长”，这一观点认为，泡沫未必只意味着资源浪费。

如果高估值维持足够长时间，就可能刺激算力、数据中心、大模型等实体资本大规模投入。当资本积累跨过某个临界点，即使后来估值回落甚至泡沫破裂，已经建成的实体基础设施仍然可能留下，并支撑经济停留在更高的产出水平。

“有泡沫不可怕。”刘元春以互联网泡沫为例表示，资产价格的剧烈调整并没有阻止互联网技术继续发展，也没有抹去此前形成的基础设施和企业能力。

因此，在刘元春看来，判断今天的AI投资究竟是不是“泡沫”，不能只盯着估值会不会跌。真正的问题是：泡沫期间形成的算力、模型和基础设施，最终能不能沉淀成真实生产能力。

资本狂热

AI热背后是资本热，当下，全球正迎来空前的AI投资竞赛。

“仅亚马逊、微软、谷歌和Meta四家公司，2026年计划投入的资本开支合计就超过7000亿美元。”论坛上，蚂蚁集团CEO韩歆毅说道，全球正在进行一轮规模空前的AI基础设施投资。

但韩歆毅也进一步指出，CAPEX投资（资本性支出）对经济的拉动作用只是一时，这些资本投入只有转化为未来持续性的产出和价值，才有可能带来真正的长期经济增长。

蚂蚁集团研究院院长李振华进一步提到，当前AI投资呈现明显分化，上游算力投资回报相对清晰，中游大模型和下游应用仍承受较大商业化压力，李振华进一步称，“AI的故事能否讲下去，取决于应用能否真正创造产业价值”。

“AI经济不能只依靠资本投入，AI应用也不能止步于存量提效。”韩歆毅也提到，如果AI只是停留在单纯的提效和替代式应用，没有创造增量需求，可能带来供需失衡、投入产出不匹配等新的问题。

韩歆毅以电气化进程作类比。电力出现后，真正推动经济跃迁的不是前期电力发明、建发电厂发电，而是几十年后电气化广泛应用，家用电器、工厂电气设备、城市有轨电车、电气化铁路、通信网络等无数新产品、新服务和全新的生活方式出现。

“AI也是如此，企业必须从降本增效走向价值创造，用AI创造出更多新的供给，激活更多新需求，形成更丰富的智能经济新业态。”韩歆毅说道。

带动增量

那么，AI创造出来的生产率，怎样变成真正的增长？

围绕新需求、新业态，韩歆毅认为，目前已经可以看到一些新的路径和趋势。一方面，当模型、数据、工具、企业知识和人的专业经验能够被AI组织起来，一些过去成本过高、依赖少数专家、难以规模化的服务正在进入市场，满足过去难以被满足的需求。

以医疗健康为例，韩歆毅介绍，蚂蚁正在做的“阿福”可以帮助用户理解检查报告、整理长期健康信息、提供健康建议，并连接合适的医院和医生。目前，蚂蚁阿福的用户中，55%来自三线及以下城市，将近30%为老年人，约六分之一的咨询发生在凌晨0点至6点。韩歆毅认为，AI有机会提升专业优质医疗服务的可得性。

另一方面，以意图为中心的新型智能体商业正在激活和释放新的需求。韩歆毅表示，过去的商业更多以“流量”为中心，商家通过大流量平台投放，但随着流量成本不断上升，边际收益也会不断下降。

在Agent时代，商业的核心将更多转向用户的“意图”：能否准确理解用户需求，并让合适的商品和服务在用户产生需求时出现。如果每个用户都有自己的生活助手，每个商家也有自己的经营Agent，用户Agent与商家Agent就可以围绕真实需求建立连接，并通过Agentic Payment完成支付。韩歆毅认为，这个新的商业循环可能带来与移动互联网时代完全不同的增量需求。

北京大学国家发展研究院长聘副教授赵波则从增长机制出发认为，AI正在降低专业技能获取成本、扩大市场参与主体，并降低创新试错成本。换句话说，AI真正的经济价值，不只是让原来的人把原来的事做快一点，而是能不能让过去太贵、太难、无法规模化的事情，第一次变得可做、可买、可交易。AI新经济的关键词，正在从“效率”转向“增量”。

此外，韩歆毅直言，新的需求形成之后，还需要进一步解决一个问题：AI创造的增长，如何转化为更多就业和收入机会，形成“投资—收入—消费”的新循环。“AI的价值最终要由真实增长来检验，也要由更多人的获得感来衡量。”他说道。

北京商报记者 刘四红