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来源：中信建投之窗 前瞻布局和发展未来产业，要大力发展科技金融，构建适配未来产业全生命周期融资需求的金融服务体系，引导长期资本投早、投小、投长期、投硬科技。证券公司是我国金融体系重要组成部分，应在服务未来产业培育发展中主动担当、积极作为。 一、未来产业发展方兴未艾 未来产业，是由前沿技术驱动、当前处于孕育阶段或产业化初期的前瞻性产业，具有战略性、引领性、颠覆性和不确定性。“十五五”规划纲要中提出的六大未来产业方向，包括量子科技、生物制造、氢能和核聚变能、脑机接口、具身智能、第六代移动通信。 一看政策导向：未来产业是全球竞争的主战场。当前，全球竞争的焦点正在从传统领域向前沿科技转移。 二看产业现状：未来产业不是概念，而是正在发生的产业变革。2024年未来产业产值规模约11.7万亿元，2025年未来产业新设企业达28.3万户，同比增长35.8%。未来产业正在从潜在动能加速转化为现实生产力。 未来产业六大前沿方向已呈现齐头并进的发展格局：具身智能领域，2025年我国人形机器人出货量占全球八成以上，融资总额735亿元；脑机接口领域，我国侵入式脑机接口已进入临床试验阶段，位居全球前列；“十四五”时期生物制造产业总规模达1.1万亿元，生物发酵产品产量占全球七成以上；可控核聚变领域，中国环流三号实现双亿度运行，并入选2025年度中国科学十大进展；6G研发已形成超300项关键技术储备，正进入第二阶段技术试验，为下一代通信网络建设抢占先机；2025年中国商业航天市场规模为2.83万亿元，同比增长21.7%，空天经济正快速崛起。 三看产业趋势：未来产业就是5年前的半导体行业。与传统科技产业相比，未来产业还在技术路线和产业化路径的探索期。从“十四五”时期看今天的芯片和半导体，就是从“十五五”时期看未来产业。这意味着，未来产业是更具前瞻性和爆发力的产业形态。面对这样的产业特征和发展趋势，证券公司要以更强的专业能力、更长的战略耐心去陪伴企业成长。 二、未来产业发展面临痛点 未来产业前景广阔，但培育周期长、不确定性高。从各方参与者视角审视，至少存在四种结构性痛点。 第一，对企业而言，有产业链但缺抓手，技术突破快但商业转化面临挑战。龙头企业拥有丰富的产业链资源和应用场景，但缺乏产业地图抓手，难以前瞻识别产业机会。对创业企业而言，技术路线高度不确定，从研发到商业化需要很长的验证周期，在最关键的研发投入期往往面临资金接续压力。 第二，对高校科研院所而言，论文专利多但产业转化少，有技术但缺场景。院校现行评价机制下，转化瓶颈现象依然存在。更深层的问题在于，高校掌握前沿技术，但缺乏真实产业场景和商业化经营能力，转化能力存在结构性断层。 第三，对地方而言，赛道布局热但精准施策难，旧模式与新产业之间存在落差。 第四，对投资机构而言，投早投小与退出不畅存在矛盾，短钱与长投周期不匹配，旧框架与新产业难以适配。 三、中信建投证券“四投联动”赋能未来产业发展 上述四个未来产业发展痛点相互交织。对证券公司而言，破解之道不能靠单一业务条线各自为战，必须依靠投研、投资、投行、投顾的协同联动。要以投研为大脑，以投资为纽带，以投行为抓手，以投顾为延伸，形成合力，形成闭环，才能有效服务未来产业发展。 第一，做深研究支撑，从传统证券研究转向深度产业洞察。中信建投证券研究所在上市公司覆盖、估值模型构建等方面积累了深厚的优势。2025年，研究所拥有证券投资咨询分析师181名，共覆盖境内外上市公司1600余家。今年5月，中信建投证券未来产业和政策研究院正式成立，重点围绕新兴和未来产业，打造“资源整合型”高端智库。上述两个部门利用现有的专业人才优势，发挥各自所长，共同探索为未来产业服务的路径，联合发布了氢能、脑机接口和具身智能等产业投资地图。研究先行、以研带投、以研促服，这正是研究赋能“四投联动”的一个生动注脚。 第二，做实投资纽带，从短期套利转向耐心资本。作为公司私募股权投资的核心平台，中信建投资本累计管理规模超千亿元，与北京、重庆、浙江、四川等地建立了深度的战略合作。在产业布局上，紧密契合各地优势，不仅深耕集成电路等战略性新兴产业，更前瞻布局了多个未来产业赛道。依托“母基金+股权投资基金”的运作模式，发挥“四投联动”优势，推动前沿产业在各区域落地，真正实现资本与区域经济的深度协同。 第三，做强投行牵引，从通道服务转向长期陪伴。中信建投证券投行累计服务了775家上市公司，其中包括宁德时代在内的千亿元以上市值公司57家。通过深入产业研究，我们深刻认识到存储行业的战略价值。2020年，我们以自有资金参与了长鑫科技B轮融资；2022年，中信建投证券成为长鑫科技IPO联席保荐机构；2026年，长鑫科技科创板IPO申请获注册批文。多年来，中信建投证券持续践行“价值投行”理念，在未来产业的多个赛道，均有综合金融服务方案落地，服务了本源量子、云深处、中国聚变能源等多家代表性公司。 第四，做优财富落脚，从机构独享转向普惠共享。今年，中信建投证券发布了“信谛听”AI智数平台，上线仅1个月，就已经有万余投资者签约。该平台依托公司多年积累的机构级数据资产与性能优异的国产大模型，将专业投研与量化工具，以低成本、低门槛开放给普通投资者。中信建投证券还发行了科技主题基金，聚焦前沿产业，以组合投资覆盖多赛道。通过AI工具与基金组合的双重赋能，投资者既能以较低门槛分享未来产业红利，又能有效分散技术不确定性和产业周期波动带来的风险。 第五，强化协同核心，从简单叠加转向生态闭环。“四投联动”的精髓在于顺应未来产业企业不同阶段的金融需求，打通证券公司内部的业务价值链循环。研究先行、投资验证、投行融资、财富对接资金，四个环节形成闭环。行业分化加剧的背景下，我们的差异化将来自这种协同服务客户需求的综合能力。 未来产业不是概念，而是正在发生的产业变革；科技金融不是口号，而是需要守正创新的业务重构。中信建投证券将坚持以“四投联动”为方法论，以未来产业为切入点，在服务国家战略中实现高质量发展，让更多金融资源真正进入实体经济，让更多老百姓分享中国科技创新的时代红利。
专题：2026云栖大会 9月22日，在2026杭州云栖大会上，阿里巴巴集团CEO吴泳铭发表最新演讲，阐述了对“机器智能”时代的思考。他表示：机器正在成为思考的主力，智能正在成为一种规模化的商品，未来机器思考总量将达到人类的1000倍以上。上一次这样的变化，是工业革命把“动力”变成了规模化的商品。人类先后发明蒸汽机、内燃机和电，并建立起现代产业。 吴泳铭认为，机器智能时代的代表性产品还没有出现。今天的AI Coding就像1882年的电灯，替代的是现有工作，还不足以创造一个新的时代。帮人编程、写报告，只是机器智能的初级阶段。当机器智能的供给变得无限充沛，它对人类社会的意义，将远远超出对现有脑力劳动的替代。这种变化将比工业革命更加深刻。 像电气时代一样，后续还会出现空调、洗衣机、冰箱等各类新产品和新发明。但无论后来出现多少新发明，第一步都要建足够多的发电站、铺足够广的电网。1900年前后，很多电器已经开始进入家庭生活，但当时全世界一整年的发电量，放到今天，只够用两个小时。 机器智能时代同样需要强大的基础设施。吴泳铭表示，机器智能时代的三大基石是AI模型、AI芯片和AI云，这是机器思考能够规模化供给的前提。围绕三大基石，阿里公布了最新进展与目标： 第一，AI模型：Qwen团队在递归式自我改进RSI方面取得进展，未来模型将扩展至5-10T参数规模，目标是能够完成更复杂、更长程的任务，向ASI迈进。 第二，AI芯片：平头哥发布最强国产AI芯片真武V900，算力提升至真武M890的3倍。单一集群可扩展至50万卡。平头哥AI芯片的年出货量预计将大幅提升。 第三，AI云：当前客户AI需求非常强劲，中长期需求远超供给能力。阿里巴巴将与所有合作伙伴一起，全力投入AI基础设施建设，目标是到2032年阿里云运营的全球数据中心规模超过20GW。 以下为演讲全文 大家好，欢迎来到2026云栖大会。又是一年云栖大会，过去一年AI技术发展超过设想，技术迭代加速发展。一年前，我们判断，AGI 只是起点，AI 将继续走向能够自我迭代的超级智能 ASI。过去一年，大家已经习惯了从Vibe Coding到Vibe Working，AI在长程任务方面取得了非常大的突破，自主进化的技术路径逐渐清晰。 随着AI逐步解锁更强的能力，加速渗透各类场景，我们看到一个深刻的变化：机器正在成为思考的主力，智能正在成为一种规模化的商品。上一次这样的变化，是工业革命把‘动力’变成了规模化的商品。人类先后发明了蒸汽机、内燃机和电，并围绕它们建立起了我们的现代产业。 这一次，轮到思考。过去，一个复杂问题能得到多少思考，受限于人类的智力总和与价值分配。今天，机器打破了这些限制。随着ASI逐步实现，AI基础设施不断扩展，思考将像动力一样成为规模化供给的商品。未来，我们将进入‘机器智能’时代。 今天要讲的，就是我们对‘机器智能’时代的思考，和阿里巴巴的战略选择。 首先，我想厘清一个概念。大家习惯把 AI 叫作‘人工智能 Artificial Intelligence’，Artificial这个词在英文里更像是‘人造的’，例如人造钻石、人造皮革。谈到AI，我们也习惯用人的能力来理解它，希望造出像人一样思考的AI。过去，我们都在问‘它像不像人’、‘能不能像人一样思考’，图灵测试也一度成为大家衡量AI的标准。 我们来回顾一下工业革命，蒸汽机、内燃机在早期是替代人和马能做的事情，比如矿井抽水、织布、搬运，‘马力’这个词就是这么来的，但很快，机器动力能够做的事便远远超过体力劳动。再多的人和马，也无法让火车飞奔，更无法让飞机和火箭上天。机器动力不是简单的‘人造体力’，而是创造了完全不同的物种。机器动力的深度、广度、密度，让人类做到了从未想到过的事情。 同样，今天的机器智能也不是人类智能的替代品，而是完全不同的物种。AI帮人编程、写报告，只是机器智能的初级阶段。当机器智能的供给变得无限充沛，它对人类社会的意义，将远远超出对现有脑力劳动的替代。这种变化将比工业革命更加深刻。对于未来的机器智能时代，我有两个判断。 第一个判断：未来，机器供给的思考总量，将是人类思考总量的1000倍以上。这件事在物理世界已经发生过。从蒸汽机发明开创了一个新的时代，到今天机器动力已经承担了99.9%的物理工作。未来，人类的思考总量还会继续增长，但机器思考规模将以更快的速度扩张，预期将会承担99.9%的思考工作。 我们可以从供给和需求两个方面来推演。首先是供给的变化。 人类顶级思考的供给十分有限。全世界知名科学家和专家非常有限。培养一名顶级科学家、专家，需要数十年的学习和实践，还需要天赋和运气。这让很多领域的研究，长期缺少足够的智力投入。例如新生儿的早衰症，每年全球新增病例仅几十例，全球有记录的患者只有几百人。这样的罕见病很难获得充足的研究资源。从现有医药产业的商业逻辑来看，很少有公司愿意花十几年时间、耗费巨资，为几百人研发一种新药。 但当AI具备专业研究所需的智力水平后，只要算力足够多和便宜，每个细分领域都可以组织上百万个Agent，持续研究、模拟和验证，探索不同的方案。过去这些资源投入不足的研究方向，将第一次获得大规模的智力供给。顶级思考，将从奢侈品变成可规模化供给的商品。想象一下，未来每个细分领域都有上百万量级的AI科学家和专家，持续创新、攻克难题，这会给人类社会带来多大的改变。 其次是需求的变化。工业时代，人类能消费多少商品，取决于人口数量。咖啡要有人喝，车要有人开，手机要有人用，一个人一生能消费的物理商品是有限的。但当 AI 能力越来越强，这个关系就会发生根本性的变化。设想一下未来的场景，当我们让 AI 造一艘飞船去火星，类似的超长复杂任务，AI 可以将它分解成上千万个子任务，由上百万个Agent不眠不休地持续工作，直到任务完成。 人只需要提出一个创意和目标，就能调动庞大的智力资源。每一个超级个体，都可以拥有上万倍的智力杠杆。思考的消耗量，将不再与人口数量成正比，而是与机器智能的思考深度和供给规模成正比。机器思考的总量将远远超过人类思考的总量。今天，机器思考的总量，大概不到人类的3%。如果未来机器思考总量是人类的1000倍，简单推算一下，机器思考未来至少还有几万倍的增长空间。 第二个判断：机器智能时代的代表性产品，还没有出现。‘电’最早的用途，是替代煤油灯和蜡烛，用来照明。1882 年，爱迪生建成珍珠街电站，点亮了附近街区大约400盏电灯。有意思的是，最早的时候，爱迪生卖灯泡就送电，就像今天Agent送Token一样。很多改变世界的东西，是后来才出现的。1902年，空调出现了，后来洗衣机、电冰箱等陆续进入家庭。而第一台计算机要到 1946 年，距离珍珠街那400盏灯，已经过去了六十多年。当然，今天AI时代的进展，会比当年快得多。 今天的 AI Coding，可能类似机器智能时代早期的电灯，它替代的是人类社会现有的工作，古法编程、写报告等。当下AI正在进入更广泛的办公市场，但仅仅替代现有工作，不可能创造一个新的时代。今天，我们很难预测，当机器智能爆发之后，会出现什么样的新产品、新发明。就像站在1882年的电灯下，人们很难想象出电气时代的完整图景。 但是，无论后来出现多少新发明，第一步都要建足够多的发电站、铺足够广的电网。1900年前后，很多电器已经开始进入家庭生活，但当时全世界一整年的发电量，放到今天，只够用两个小时。 机器智能时代，同样需要强大的基础设施建设。‘机器智能’时代的三大基石，是AI模型、AI芯片和AI云。它们是机器思考能够规模化供给的前提。只有AI基础设施足够完善、足够发达，各种应用层面的 AI 新产品、新发明才能层出不穷。如果从电的发展历史来看，未来机器智能对AI基础设施的需求，对比今天的规模，几乎是没有上限的。阿里巴巴将坚定投入AI模型、AI芯片和AI云为代表的基础设施建设，这是我们的长期战略选择。 第一个基石，是AI模型。去年，我们谈到 AI 从自主行动走向自我迭代。今年，我们看到，通往ASI的技术路径变得更加清晰。从Coding、办公到科学研究，模型正在承担越来越多的真实任务。这些真实任务和反馈，会让模型变得更强。 AI研究员们也逐渐摸索出通往超级人工智能的具体技术路径——递归式自我改进，简称RSI。模型从真实反馈中发现自己的短板，自己设计实验、构建数据、评价结果，循环推动模型自身的进化。目前，我们的Qwen团队正在进行RSI方面的探索，并取得一定的进展。Qwen团队正在持续推进模型架构和数据优化的研究，计划训练5-10T参数规模的全新模型，目标是能够完成更复杂、更长程的任务，向ASI迈进。 如果说LLM基模的前进方向，是造顶级聪明、可自进化的大脑，多模态能力则是机器智能发展的另一个重要方向。我们认为，一个足够聪明的大脑还不够，AI还需要掌握感知和交互能力。人类通过声音、图像、表情和动作交流，也通过这些方式表达意图和情绪。模型需要更强的多模态能力，像人一样理解和表达这些信息，对齐人类的文化、审美、价值观。未来，人们可以像跟人一样和AI交流，不必面对一个复杂的交互界面。这样，AI才能更好地服务人类。因此，理解与生成一体化的多模态模型，是我们另一个重要研究方向。 第二基石是AI芯片。如果说Token是AI时代的电，芯片就是发电机。未来机器智能时代对Token的需求几乎没有上限，芯片要不断提高性能、扩大供给。今天，平头哥正在对数据中心芯片进行全面布局：‘真武’系列是GPU芯片、‘倚天’系列是CPU芯片、‘磐脉’系列是智能网卡，还有ICN 互联芯片。组建超大规模AI集群的核心芯片已全面覆盖。 同时，我们正在对芯片、服务器、超节点、网络、模型和推理系统进行联合调优，不断提升整个AI集群的 Token 产能和效率。阿里自研的M890 AI超节点，已经成功支撑超过2万亿参数大模型的高效推理，是全球极少数具备这样能力的公司之一。本季度开始，阿里云已经规模化上架我们的AI超节点。 今天，我们将发布新一代 AI 芯片真武 V900。这是目前中国算力性能最强的AI芯片，性能达到M890的3倍，基于它构建的单一集群可扩展至50万卡，支撑前沿模型的训练和推理。由于平头哥芯片产品线的成熟和客户的广泛应用，我们预计平头哥AI芯片的年出货量将大幅提升。 未来，智能应该是无处不在的，AI 还会进一步融入桌面端和移动端。在桌面端，我们开源的Qwen27B模型是全球最受开发者欢迎的模型。未来，我们还将持续优化这类模型，支持开发者和企业的本地化部署。在移动端，我们今天将正式发布 Qwen Intelligence，为合作伙伴提供AI解决方案，让移动设备能够完成各类复杂任务。 第三是AI云。芯片负责生产Token，云负责把Token送到每一个需要它的地方。模型需要持续训练和推理，Agent需要长时间执行任务，AI开发的软件也会越来越多。它们都会成为云上的‘居民’，持续调用算力。我们需要围绕这些新的工作负载，建设为模型和Agent持续运行而设计的AI云。 今天，我们很少注意到电网本身。在任何地方，只要插上插座，电就来了。如果没有电网和插座，这样的生活恐怕大家连一天都难以忍受。未来使用机器智能，也应该这样方便。所有设备只要接入云，就能随时随地使用机器智能。 要做到这一点，我们需要建设一张覆盖全球、高效运转的超级网络，对GPU、CPU、网络、存储、数据库和各种工具进行联合优化。这张网越完善，就会有更多用户和Agent进来，形成规模和网络效应。 目前客户的AI需求非常强劲，我们在全力上架AI算力来满足客户需求。因此，阿里云收入也在持续加速增长。但是，我们看到行业的中长期需求，远超我们的供给能力。当前，AI数据中心相关供应链的全球性紧缺，限制了我们算力的增长速度。为此，阿里巴巴将与所有合作伙伴一起，全力投入AI基础设施建设，打造一朵面向‘机器智能’时代的AI云。我们的目标是到2032年，阿里云运营的全球数据中心规模超过20GW，以满足快速增长的AI需求。 最后，当机器成为思考的主力，未来会有什么样的变化？我们可以回顾一下过往。工业革命让机器承担了越来越多的体力劳动，人类从繁重的体力劳动中解放出来后，发展出了足球、篮球等各类体育竞技运动。现代奥运会、世界杯、NBA，这些都是工业革命后的产物。 历史上，这样的事情一再发生。印刷术的兴起，让人类的文化创作爆发式增长；照相机出现后，绘画并没有消失，画家不再追求画得有多像，反而促进了印象派和抽象艺术的诞生；留声机的出现，并没有让歌手失业，反而让音乐成为最广泛的大众艺术。 当机器承担了更多不得不做的事，人便有时间去做真正想做的事。未来，机器智能将为人类的好奇心和创造力打开更大的空间。今天，我们很难具体描绘未来是什么样的。就像回到300年前，一个在田中劳作的农夫，很难想象未来会有人走进一个叫“健身房”的地方，付费进行体力劳动。 去年，我们说，AI越强大，人类更强大。今天，我依旧这么认为。这也是我们全力迈向‘机器智能’时代的意义：把繁重的任务留给机器，把时间、创造力以及对美好事物的感受留给人类。这一切，现在刚刚开始。祝大家度过一个充实愉快的云栖大会。谢谢大家。 新浪声明：所有会议实录均为现场速记整理，未经演讲者审阅，新浪网登载此文出于传递更多信息之目的，并不意味着赞同其观点或证实其描述。
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