年会概况 - 2025外滩年会于10月23日在上海黄浦区开幕 主题为“拥抱变局：新秩序 新科技” 由中国金融四十人论坛与清华大学联合主办 为期三天[1] - 年会共有来自全球21个国家及地区的121位财经政要 机构高管与学界领袖参与[1] - 年会自2019年创办以来已成功举办七届 本届共设置21场圆桌对话与11场闭门会议[1] 核心议题与观点 - 人工智能的爆发式发展被视为人类有史以来面临的最重要挑战之一 需警惕技术投入未必立即转化为生产率提升的“索罗悖论”[1] - 人工智能正以前所未有的速度 广度和深度渗透到经济社会各领域 是一场“认知的工业革命” 可能因AI赋能程度的差异而拉开数量级差距[1] - 强调在多极化世界中 国家间的合作与团结比单极世界更为重要[1] 年会宗旨与上海金融中心建设 - 外滩年会缘起并扎根上海 其初心与使命是服务国家战略 助力上海国际金融中心建设[2] - 本届年会设置“上海跨境金融服务能级提升”专题圆桌 旨在从创新实践与国际协作角度为上海国际金融中心能级全面提升贡献建议[2] - 今年4月中国人民银行等部门联合印发的行动方案为上海国际金融中心增强竞争力 影响力提供了重要的路径指引[2]

年会概况 - 2025外滩年会于10月23日在上海黄浦区开幕 主题为“拥抱变局：新秩序·新科技” [1] - 年会由中国金融四十人论坛与清华大学联合主办 来自全球21个国家及地区的121位嘉宾参与 [1] - 本届年会共设置21场圆桌对话与11场闭门会议 [1] 核心议题 - 年会重点议题以“3-4-5”框架概括 即3场会议聚焦绿色转型 4场探讨国际秩序变革 5场深入讨论人工智能 [1] - 人工智能被描述为“认知的工业革命” 正以前所未有的速度、广度和深度渗透到经济社会各领域 [2] - 需警惕“索罗悖论”重演 即技术投入未必立即转化为生产率提升 必须审慎评估AI利弊 [2] 行业影响与机遇 - 在AI变革中 不同主体可能因AI赋能程度的差异而拉开数量级差距 [2] - 年会设置专题圆桌聚焦“上海跨境金融服务能级提升” 旨在为上海国际金融中心能级全面提升贡献建议 [3] - 年会致力于推动东西方思想碰撞融合 为携手增进人类共同福祉增添新动力 [2] 支持机构与合作网络 - 年会由多家顶尖学术机构承办 包括上海新金融研究院、清华大学人工智能国际治理研究院等 [4] - 组委会成员涵盖主要金融机构 如中国外汇交易中心、中国银联、交通银行、浦发银行、国泰海通证券等 [4] - 战略合作伙伴包括汇丰银行、阿里云和兴证全球基金 国际合作媒体包括CNBC和彭博新闻社 [4]

AI在金融领域的定位与影响 - AI是金融领域在信息处理、IT和自动化基础上的又一次重大边际变化，涉及银行主要业务、客户行为与监管等多层面[3] - 从历史视角看，过去几轮科技革命在金融领域主要带来增量风险和边际风险，但行业根本性风险如信用风险、市场风险等未发生革命性改变[5] - AI对央行"双支柱"政策框架（货币政策和宏观审慎监管）的影响仍需更长时间观察和研究[8] AI对银行业务与结构的影响 - 银行业在过去六七十年间已从传统银行转变为数据处理行业，核心业务如支付、定价、风险计量等高度依赖数据分析和模型计算[6] - 客户行为变迁推动AI在支付、定价、风险管理等领域发挥更大作用，银行从业人员规模会显著减少[6][7] - AI在金融行业目前主要用于优化业务流程和对外服务，包括中后台运营智能化、客户交流管理和金融产品提供[11] AI带来的新型风险与挑战 - 微观层面，单家金融机构面临模型稳定性风险和数据治理风险两类新型或增量风险[10] - 宏观层面，行业面临集中度风险和决策趋同风险两类增量风险，可能导致市场集中度提高和决策同质化[10] - AI模型的"黑箱"特性与监管要求的透明度存在矛盾，过度依赖短期高频数据可能与金融稳健所需的长期性产生偏差[8] AI在监管与政策中的应用前景 - 机器学习有望从历史金融数据中推理预知"明斯基时刻"的爆发概率，但需要处理非结构性数据、多模态信息和社会情绪[4][7] - 货币政策是"慢变量"，AI在数据收集和处理方面可影响货币政策决定，但过快响应可能引发不必要波动[8] - 当前反洗钱系统利用机器学习从海量数据中识别线索已取得很大进展[7]

核心观点 - 外滩年会以"3-4-5"框架设置核心议程，三大关键议题板块聚焦绿色转型、全球变化与人工智能 [1] - 绿色转型是维护地球的共同责任，年会设置三场会议进行聚焦 [1] - 人工智能被视为面临有史以来最重要挑战的领域，年会设置五场会议专门讨论 [1] - 多边合作在多极化世界中至关重要，全球商品、服务、技术与思想的深度交织决定了命运相连 [2] 绿色转型 - 年会设置三场会议聚焦绿色转型与全球气候治理 [1] - 维护地球这艘独一无二的太空飞船是所有人的共同责任 [1] 人工智能 - 年会设置五场会议专门讨论人工智能这一重要挑战领域 [1] - 人工智能的崛起是历史因科技进步而不可预测性的明证 [1] - 不排除索罗悖论重演的可能性，即AI投资未必能立即转化为生产率提升 [1] - 必须审慎评估AI利弊，为其高效安全应用争取一切机会 [1] 多边合作 - 世界多极化趋势日益显著，比单极世界更需要各国间的合作与团结 [2] - 全球商品、服务、技术与思想的深度交织决定了所有人的命运紧密相连 [2]

核心观点 - AI厂商专注于技术研发和业务转型 与部分互联网企业补贴外卖业务形成对比 [2] - AI技术复利进入兑现期 头部企业财务数据展现强劲增长 [4] - AI产业规模突破7000亿元 应用场景持续扩大 企业注册数量逐年增长 [11][12] - 行业面临高采用率低转化率困境 存在索罗悖论 需通过加大投资促进技术落地 [18][19][20] - AI被视为新生产变量和生产要素 是最后一次技术革命 需重新组合生产函数实现产业融合 [23][24] 技术兑现与财务表现 - 百度二季度总营收327亿元 核心营收263亿元 核心净利润74亿元同比增长35% AI新业务收入首次超100亿元同比增长34% [4] - 腾讯二季度营收增长14% 净利润同比增长18% 广告收入增长20%至676亿元 连续11个季度双位数增长 AI部署带来更高点击率 [5] - 阿里巴巴宣布未来3年投入3800亿元用于AI和云计算 2025财年收入9963.47亿元 净利润1259.76亿元同比增长77% AI相关产品收入连续七个季度三位数增长 [6] - 人工智能概念板块年内最低点上涨54.17% 触及4351.98点高位 [6] - 科大讯飞上半年研发投入23.92亿元 占营业收入比例达21.92% [8] 产业发展与市场规模 - 2024年中国人工智能产业规模突破7000亿元 连续多年保持20%以上增长率 [11] - 国产AI产品在千亿级参数规模和多模态能力实现突破 与办公协同、教育普惠等场景深度融合 [11] - 2025世界人工智能大会展览面积突破7万平方米 800余家企业参展 3000余项展品亮相 100余款新品全球首发 [11] - 中国现有人工智能相关企业超424.3万家 2025年新增注册28.6万余家 近五年注册数量逐年增长 [12] - 广东省人工智能相关企业数量超63.6万家占全国15% 江苏、北京、山东、浙江分别超33.6万、33.1万、29.2万和25.2万家 [17] 行业挑战与解决方案 - 企业在生成AI上花费300至400亿美元 95%的公司未能获得商业回报 [18] - AI应用存在行业差异 信息密度越高应用越深入 科技和媒体行业显现结构性变革迹象 [19] - 面临基础不佳、精度不高、软硬不调、考核不清和组织不力难题 [20] - 需通过加大投资为AI技术落地提供生产要素 中小企业数字化目标为2027年上云率超40% [20] - AI赋能应解决产业质效和降本增效等真实问题 而非单纯展示技术 [24] 战略投入与生态竞争 - BAT在百亿现金回购股票同时保持百亿级高研发投入 [2] - 科大讯飞保持战略投入夯实人工智能产业国家队地位 [8] - 产业竞争形态可能从寡头竞争转变为生态系统竞争 [24] - AI发展需要充足电力和发达信息网络 这些是中国的优势 [23] - 大语言模型及智能体已具备较强产业落地潜力 具身智能距离产业化应用仍有距离 [24]