记者 张一诺
国务院近期发布《关于深入实施"人工智能+"行动的意见》（以下简称《意见》），该政策创新性构建"6+8"体系框架，通过六大重点行动领域与八大基础支撑体系的协同布局，全面推动人工智能与经济社会各领域深度融合发展。
中国银河证券董事总经理、首席经济学家兼研究院院长章俊在接受界面新闻专访时分析指出，《意见》出台恰逢"互联网+"战略实施十周年，标志着我国正从数字经济的广泛连接阶段向智能驱动的创新引领阶段跨越。这种演进实现了从信息高效流通向知识自主创造的质变，既是应对全球科技竞争的战略抉择，更是构建新发展格局的内在要求。
他进一步强调，人工智能引领的新一轮科技革命，将成为突破中国经济转型瓶颈的核心引擎，通过"内生增长+外延赋能"双路径构建经济发展新动能。
"人工智能技术将全面激活消费、投资、出口'三驾马车'，推动消费品质升级、投资结构转型与出口价值提升。"章俊表示，据测算到2035年，AI技术有望为中国GDP增长贡献14.8%的额外增量，助力突破中等收入陷阱，显著提升我国在全球价值链中的竞争地位。
聚焦投资领域，章俊认为人工智能基础设施、工业智能化转型、智能消费交互应用构成三大核心赛道。其中基础设施是产业发展的"供给底座"，工业智能化是技术落地的"核心战场"，智能消费交互则是未来增长的"弹性引擎"。这三大领域协同发力，将推动人工智能从战略构想转化为现实生产力，为资本市场提供兼具确定性与增长弹性的投资逻辑。
他特别指出，AI相关上市公司的估值合理性最终取决于业绩兑现能力。若仅依赖概念炒作而忽视经营性现金流、合同负债等核心财务指标，极易引发市场泡沫风险。
"在政策推动与业绩兑现的关键转折期，只有那些实现规模化营收、构建可持续盈利模式、在垂直领域率先完成商业闭环的企业，才能获得资本市场的长期价值重估。"章俊强调。
以下是界面新闻整理的采访实录
界面新闻：近十年来，我国互联网产业取得快速发展，成为推动产业升级、消费变革和民生改善的重要力量。从"互联网+"到"人工智能+"，为什么说"人工智能+"是一次更加深入骨髓的时代重构？
章俊：2015年7月国务院发布《关于积极推进"互联网+"行动的指导意见》，提出到2025年建成数字经济创新发展体系。经过十年发展，我国已构建起全球最大的数字基础设施网络，互联网普及率达79.7%，网民规模突破11.23亿，建成全球领先的5G网络与应用场景生态。
2025年8月出台的《人工智能+行动意见》，标志着我国数字经济进入智能驱动新阶段。当前人工智能技术创新进入爆发期，产业体系日趋完善，正加速向实体经济各领域渗透融合。
互联网与人工智能虽同属通用性技术，均具备模式创新快、迭代周期短、传统业态改造能力强的特点，但存在本质差异："互联网+"侧重信息连接，通过打破信息壁垒提升效率，带来的是量变积累；"人工智能+"则强调认知赋能，使机器具备自主决策能力，通过引发产业范式革命实现质变突破，推动经济社会全面智能化转型。
这种演进实现了从信息互联到知识创造的跃升，既是应对全球科技竞争的战略选择，也是构建新发展格局的必然要求。人工智能作为重构生产要素、重塑产业形态、重组价值链条的核心力量，能够显著提升全要素生产率，优化产业分工格局，加速形成与新质生产力相适应的新型生产关系，为中国式现代化奠定智能根基。因此，"人工智能+"将带来更为深刻的时代变革。
界面新闻：中国经济曾创造了全球独一无二的增长神话，但是随着人口进入负增长和中度老龄化阶段，传统人口红利加速消失，潜在增长率趋于下降，以出口和投资拉动为特征的传统需求结构难以支撑合意的经济增速。AI将怎样破解当下困境，重塑经济增长模式，对经济增长率的影响又是怎样的？
章俊：当前中国经济发展面临复杂的内外部环境。外部看，全球地缘政治格局深刻调整，大国战略博弈加剧；内部看，传统发展模式面临转型压力，经济增长亟需从土地财政驱动转向新质生产力引领。
在此背景下，人工智能引领的科技革命成为突破转型瓶颈的核心驱动力，通过"内生+外延"双路径构建经济增长新引擎。内生路径表现为AI核心产业壮大，通过资本深化、劳动力升级与知识溢出效应直接拉动就业与产出；外延路径体现为AI技术赋能传统产业，通过要素替代、能力互补与效率优化提升全要素生产率，推动产业数字化转型。
具体而言，人工智能将全面激活"三驾马车"：
消费领域，依托超大规模市场优势，"人工智能+"行动将拓展智能服务场景，培育新型消费业态，推动居民消费从需求满足向体验创造升级。
投资领域，2024年我国全社会固定资产投资达52万亿元，随着发展动能转换，资金正从传统基建、房地产向5G、数据中心等新型基础设施转移，驱动投资结构优化与效率提升。
进出口领域，我国正从"中国制造"向"中国智造"转型，AI技术将系统性提升产品附加值与产业链韧性，重塑全球分工格局与价值分配体系。
综合测算，到2035年AI有望为中国GDP增长贡献14.8%的额外增量，助力突破中等收入陷阱，显著提升我国在全球价值链中的地位。
界面新闻：随着《意见》出台，AI领域投资主线逐渐清晰，您认为哪些应用领域最可能率先实现突围，哪些产业赛道值得提前布局和投资？
章俊：第一，人工智能基础设施将率先迎来爆发。当前大模型技术快速迭代，算力、算法、数据的供给能力成为产业发展的关键约束。高性能芯片、分布式算力集群、大模型训练框架等核心基础设施，构成人工智能产业的"核心底座"。在"东数西算"工程与国家算力枢纽建设的政策支持下，基础设施领域需求确定性强，具备规模化扩张潜力，有望率先实现业绩兑现，成为产业链发展的"先行军"。
第二，工业智能化是应用落地的主阵地。作为占GDP近三成的支柱产业，制造业是新型工业化的核心载体。人工智能在生产调度优化、质量智能检测、供应链协同管理等场景的应用，能够直接提升生产效率，实现规模化降本增效。不同于消费互联网的模式创新，工业智能化代表着深层次的产业变革，投入产出效益明确，商业模式稳定。在全要素智能化改造政策推动下，工业领域将率先形成坚实的业绩支撑。
第三，智能消费交互应用构成弹性增长极。生成式AI、虚拟交互、智能教育、个性化推荐等C端应用，正重塑信息消费与文化创意产业生态。这类场景具有渗透速度快、模式创新灵活的特点，一旦形成刚需应用将展现极强的增长爆发力。随着人机交互方式的革命性变化，智能消费将成为推动AI技术普及与释放增长弹性的关键领域。
总体而言，人工智能基础设施是率先突破的"供给底座"，工业智能化是稳定发展的"核心战场"，智能消费交互是潜力巨大的"增长引擎"。三者协同推进人工智能从战略愿景转化为现实生产力，为资本市场提供从确定性到弹性的完整投资逻辑。
界面新闻：2025年上半年A股上市公司业绩已全部公布完毕，从结构上看，"新动能"崭露头角，人工智能行业从"预期炒作"迈入"业绩兑现"，多家产业链企业业绩增长明显。寒武纪总市值近日一度超过6000亿元，市场似乎在用"市梦率"定价AI企业。从资本市场的角度，应该怎样给AI企业估值？
章俊：作为新质生产力的典型代表，人工智能企业既承载着突破传统增长模式的战略期望，也具有高投入、高风险的行业特性。传统估值框架难以完全适配其成长逻辑，市场因此更多采用远期现金流折现等前瞻性估值方法，以捕捉技术突破带来的非线性增长潜力。
在具体估值指标上，年度经常性收入（ARR）正逐步取代传统市盈率，成为衡量AI企业价值的核心标准。ARR能更准确反映订阅服务、API调用、平台服务等商业模式的长期盈利能力，避免早期研发投入导致的财务数据失真。成长型AI企业估值通常维持在ARR的40-60倍，具备技术壁垒与网络效应的头部企业可达百倍以上。这一估值水平隐含两大前提：一是未来三年ARR需保持翻倍增长，二是规模效应与技术迭代能支撑30%左右的稳态净利率。若能实现这两点，当前高估值水平对应中长期PE将具备合理性。
然而估值合理性最终取决于业绩兑现能力。风险防范层面，单纯依赖概念炒作而忽视经营性现金流、合同负债等实质指标，容易引发市场泡沫。对于AI企业，单位经济模型、数据资产质量、技术迭代速度与人才储备密度，才是验证估值可持续性的关键维度。当PEG显著偏离行业均值或市销率长期高于产业中枢时，需警惕估值泡沫风险。
综上，AI企业估值需建立兼顾财务验证、技术壁垒与战略价值的多维体系。在政策推动与业绩兑现阶段，那些实现规模化营收、构建可持续盈利模式、在垂直领域率先跑通商业闭环的企业，将获得资本市场的长期价值认可。
界面新闻：AI领域的发展除了机遇之外，还存在哪些挑战？
章俊：当前我国人工智能处于技术快速迭代与产业加速扩张的关键期，在带来重大发展机遇的同时，也面临诸多挑战，主要体现在以下方面：
技术安全层面，AI系统可靠性有待提升。大模型虽具备强大的生成与推理能力，但"幻觉"现象（生成错误信息）制约其在医疗、法律等高可靠领域的应用；算法"黑箱"导致决策过程难以解释和追溯，影响用户信任与责任认定；数据安全风险凸显，个人隐私保护面临严峻挑战。
资源约束层面，产业发展面临要素瓶颈。高质量数据集获取成本高昂且存在合规风险；大模型训练与运行消耗巨额算力资源，随着模型规模扩大，能源消耗持续攀升，既抬高研发门槛形成资源垄断，也对"双碳"目标实现构成压力。
社会伦理层面，技术应用引发结构性变革。"智能鸿沟"加剧发展不平衡，技术领先国家与企业强化竞争优势，后发主体面临边缘化风险；自动化技术对劳动力市场产生冲击，重复性岗位被替代导致结构性失业与技能错配，对教育体系、社会保障与劳动政策提出新要求。
国际治理层面，全球协同机制尚未建立。各国在技术标准、安全规范、伦理准则等方面存在分歧，规则碎片化阻碍技术交流与跨境应用。推动技术普惠发展，确保发展中国家平等分享AI红利而非沦为数据供给方，是国际社会面临的共同挑战。