关注人工智能投资动向抢占科技革命发展先机

人工智能是新一轮科技革命和产业革命的重要驱动力，引领全球科技创新并深度重塑人类经济社会发展。作为典型资本密集型产业，人工智能的迭代发展离不开大量投资的支撑。当前，人工智能全球投资总体布局和流向领域等方面正发生深刻变化，世界主要国家和地区均围绕人工智能引资加大布局，国际竞争异常激烈。我国在人工智能领域投资的规模持续扩大，发展前景向好，但同时也面临着技术权力博弈加剧、投资收益错配下增速放缓的现实挑战。下一步，宜加大力度吸引人工智能全球投资，引导利用投资抢占新一轮科技革命的发展先机，在保证投资收益的同时推动人工智能赋能产业升级与新质生产力发展。

一、当前人工智能全球投资呈现新发展动向

（一）总体布局分化明显，美国保持领先

一是国家投资方面：中美为主要拉动者，欧洲印度为重要参与者。根据OECD和世界银行的统计数据，过去五年内，中美两国人工智能领域投资金额占全球比重近80%。其中，美国人工智能投资基本保持稳定增长，如表1所示，2023年投资679亿美元，相比2019年增长65.9%。而受疫情和外部环境等因素影响，我国近几年人工智能投资则出现较大波动，2023年投资总额150亿美元，与2019年相比减少30.5%，中美在人工智能投资上的差距有所拉大。除了中国与美国，欧洲和印度也在人工智能全球投资中占据重要份额，过去五年内欧洲投资总额占全球近10%，印度投资总和排名全球第四，超过了德国、法国、新加坡等发达国家。二是私人投资方面：美国保持强势领先，中欧起伏较大有所回落。如表2所示，根据斯坦福2024年AI指数报告与美国劳工统计局的数据，2023年美国人工智能私人投资597.8亿美元，与2019年相比增长75.9%，投资规模与增速都远超其他国家和地区。欧洲2023年人工智能私人投资达97.8亿美元，与前两年相比有所回落，但整体上仍保持上升趋势。我国近几年人工智能私人投资出现较大起伏，自2021年增长至230.8亿美元后连续两年回落，2023年投资额仅有69亿美元，不足2019年的一半。

（二）投资重点流向领域各有侧重

一是新型基础设施成为共同关注焦点。近几年全球人工智能私人投资主要关注新型基础设施、自然语言处理、数据管理分析、医疗健康等领域，其中人工智能相关新型基础设施在2023年吸引了最多私人部门投资，投资额高达162.47亿美元。二是不同国家和地区人工智能投资重点领域各有侧重。如表3所示，根据斯坦福2024年AI指数报告与美国劳工统计局的数据，2023年，美国人工智能私人投资排名前三的流向领域分别为人工智能基础设施、自然语言处理、数据管理分析，投资金额分别为162亿美元、48.2亿美元、42亿美元，占总投资额比重分别为27.1%、8.1%、7.0%；欧洲排名前三的流向领域为自然语言处理、金融科技、网络安全与数据保护，投资金额分别为10.6亿美元、6亿美元、4.8亿美元，分别占比10.8%、6.1%、4.9%；中国排名前三的流向领域为半导体、自然语言处理、智能制造，投资金额分别为5.6亿美元、5.3亿美元、4.7亿美元，分别占比8.1%、7.7%、6.8%。

（三）热点技术投资呈井喷趋势

一是生成式人工智能投资涨势凶猛。近几年，以ChatGPT等产品为代表的生成式人工智能迅速崛起，来自全球的巨额投资纷纷流向生成式人工智能。根据Dealroom.co的统计数据，过去5年，生成式人工智能吸引投资额已超过220亿美元；其中，从2020年到2022年融资额增长5倍，仅2023年的投资额就远超过去4年总和。二是人工智能芯片需求快速增长。以人工智能芯片领域的领军企业英伟达为例，该公司市值自2023年以来增长了750%，目前以近3万亿美元的市值成为全球第三大最有价值的公司。从投资来源看，中国一直是全球人工智能芯片投资的主力军，如图1所示，过去5年内，我国在该领域共投入86亿美元，占全球总投资的近50%。三是人工智能应用落地前景广阔。世界主要国家纷纷推进人工智能技术的应用转化。美国政府2023年为国家科学基金会下属的技术、创新和合作理事会提供8.8亿美元用以支持人工智能、先进通信等研究成果的应用转化。英国人工智能公司Quantexa表示未来三年将在人工智能领域投资超2亿英镑，持续推进现有人工智能堆栈技术赋能金融、保险、电信、医疗保健及其他各项新型行业服务。

（四）国际引资竞争不断加剧

美国：掌握全球领先优势，打造技术吸引力。根据最新发布的2023年全球人工智能创新指数报告，美国以74.71的总分继续保持大幅领先，自指数创建以来连续5年排名第一，且逐渐拉大与第二梯队的差距。技术上的优势保证美国可通过技术发展扩大其全球市场占有率，吸引更多投资。以人工智能芯片为例，其他国家围绕大数据中心的建设竞赛对美国的技术产品产生依赖，促进了美国人工智能芯片的投资繁荣。欧盟：持续扩大投资规模，争夺规则主导权。欧盟计划在2021—2027年将人工智能领域的支出提升至70亿欧元，通过政府与私营部门投资相结合实现每年约200亿欧元的总支出，并推出了全球首部对人工智能进行全面监管的法规《人工智能法案》，旨在通过加强监管来争夺规则主导权，以吸引全球投资者的关注。中国：科技创新支持不断加大引领信心，“独角兽”获得青睐。瑞银集团认为我国在半导体、云计算、数据中心等细分市场层面具备强大竞争优势，预测我国未来三年人工智能营收的年复合增长率将达到70%，中金公司也估算表示2024年到2030年间，我国在人工智能产业领域的总投资规模将超过10万亿元。此外，独角兽企业也是考量一国人工智能技术实力的重要指标。根据《2024中国独角兽企业发展报告》，目前我国人工智能领域的独角兽公司数量达到52家。胡润研究院发布的《2024年全球独角兽榜》显示，我国共有4家独角兽企业进入榜单前十，其中字节跳动以1.56万亿元的估值连续三年成为全球最大的独角兽企业，充分显示出我国在人工智能领域的竞争力与发展潜力。印度：政策支持抢先布局，抓机遇崭露头角。印度积极布局人工智能中心，借助政策支持与西方国家转移投资风险的机会，大力发展制造业吸引外资。微软公司宣布今年向印度南部投资37亿美元建设数据中心，亚马逊也宣布从今年开始到2030年在印度投资约127亿美元用于云基础设施建设。

二、我国吸引人工智能全球投资面临挑战

（一）国际层面：技术封锁严重，政治博弈加剧

一是美国持续对华打压，限制人工智能投资。近几年，美国持续扩大对华限制范围，从出口管制延伸到投资限制，干扰企业对外投资，打着“去风险”的幌子在投资领域进行“脱钩断链”。2023年8月，美国政府推出行政法令明确要求限制人工智能等尖端科技领域的对华投资。二是国际政治博弈加剧，多方下场分散投资。人工智能深度赋能新一轮科技革命，逐渐成为全球科技竞争的新焦点。面对人工智能在军事、安全等领域展现出的巨大发展前景，各国围绕“主权人工智能”展开激烈竞争：日本计划在2025年底前投资9.6亿美元，强化计算设施并开发日语专用AI模型；新加坡未来五年将投资超过7.3亿美元推动计算技术突破、人才培养与行业发展。

（二）国内层面：行业频繁洗牌，投资愈发谨慎

一是投资与收益周期错配，民间资本参与意愿不高。人工智能企业的主要投资风险在于投资与收益周期的错配。启迪控股数据显示，高科技企业的盈利周期通常为10年到15年，而大多数投资机构的基金周期仅设定为5年，远低于人工智能企业的成长需求。许多企业难以获得投资者的长期支持，无法度过漫长的研发试错阶段，进而导致行业波动加剧，投资风险增加，投资行为愈发谨慎。二是技术与应用结构失衡，垂直行业应用普及有限。在算力领域，我国虽然在算力规模上位居全球第二，但随着企业数字化加快推进，对算力中心的需求却难以满足，2022年，我国智能算力缺口为52.6%，2023年达78.4%。此外，我国人工智能场景融合能力滞后，缺乏与企业融合的技术产品，根据欧洲咨询公司凯捷的统计数据，我国当前制造类企业的人工智能应用普及率仅有11%。

三、政策建议

（一）加强国际交流合作，掌握人工智能全球治理的主动权

一是坚守新技术下的主权原则，坚决反对科技霸权霸凌行径。反对任何将意识形态领域的分歧扩展到人工智能发展实践中的行为；反对任何以单边贸易构筑人工智能全球供应链壁垒，以科技垄断搭建技术高墙的行为。二是倡导人工智能全球合作，积极引领全球人工智能治理。充分发挥我国《全球人工智能治理倡议》的引领作用，推动各国在平等互利的基础上加强合作交流；鼓励通过丰富国际交流合作机制帮助广大发展中国家加强人工智能能力建设，增强其在全球人工智能治理中的发言权，共同应对人工智能快速发展带来的机遇与挑战。三是积极把握博览会、技术交流会等平台窗口，展示我国最新技术进展。鼓励人工智能企业以上交会、广交会等为发展契机将最新科技产品推向全球舞台，助力我国更多人工智能企业走出国门。四是鼓励人工智能企业“出海”吸引投资，布局构建全球技术生态。大力推动技术成果走向全球市场，充分挖掘不同国家地区个性化的市场需求以及差异化的人工智能发展态势；由“产品出海”逐步升级为“产业出海”，在全球构建布局产业与技术生态，积极在其他国家投资建设海外工厂，用技术赋能全球企业，扩大中国人工智能企业的世界影响力。

（二）合理引导精准扶持，加速推进人工智能技术应用落地

一是引导资金投向人工智能相关新兴产业。充分发挥政府出资的创业投资基金作用，进一步做优做强，提高市场化运作效率，通过“母基金+参股+直投”方式支持人工智能相关新兴产业，通过投资引导体现对解决“卡脖子”问题或是改造传统产业技术研发的支持，逐步建立起完全独立自主的人工智能生态体系。二是精准扶持纾解企业研发与投资周期错配困境。设立专门面向人工智能初创企业的专项资金与投资基金，为人工智能创投企业提供信贷和担保支持，提升对人工智能创投企业的税收优惠力度，协助企业克服研发周期与投资周期错配的问题。三是着力打造人工智能应用场景。一方面要鼓励在金融、交通、医疗、文旅等常规场景深度挖掘，打造可应用人工智能大模型技术的应用场景，实现人工智能技术与行业的深度融合；另一方面要围绕产业融合升级、社会安全治理、科研创新活动、重大公共工程等打造培育一批人工智能应用重大场景，促进人工智能的高水平应用落地。四是注重在关键领域保证国产大模型的应用。随着大模型在各行各业显现出强大的赋能价值，相关技术底座已成为核心基础设施。要确保在金融、能源、通信等关键领域拥有稳固的自主可控国产硬件供应体系以及多元稳定的国产大模型生态应用体系。

（三）高度重视安全治理，积极防范化解人工智能投资风险

人工智能因其具有自主智能、算法“黑箱”、数据依赖性和不可解释等特征，将从技术应用、数据安全、隐私防护等方面带来严峻复杂的安全风险，需引起高度重视并有效增强人工智能安全治理的能力。一是进一步完善法规政策与标准规范。针对人工智能领域存在的安全赤字，应进一步丰富政策法规供给，构建覆盖更完善、标准更明晰的顶层制度设计，提升人工智能安全领域治理的法理能力。二是构建多元主体参与的治理机制。应充分发挥好政府的主导作用，积极引导行业组织、企业、科研机构以及公民广泛参与，构建多元主体深度共治的人工智能治理体系。三是打造小步快走快速响应的敏捷治理机制。人工智能产业发展具有技术迭代迅速、问题错综复杂的特点，应积极构建动态响应机制，及时捕捉应用态势变动，追踪技术发展前沿，快速识别新兴问题，适时总结政策需求，逐步提升人工智能领域治理的现实针对性以及响应敏捷度。四是完善分类分级监管机制。根据人工智能多元的应用场景、不同的容错能力、不同的风险等级以及复杂的安全后果，合理划分人工智能的应用类别与安全监管级别，因地制宜采取监管沙箱等差异化的监管措施，实现人工智能产业的繁荣发展与安全稳定的有机统一。

（王威、孙雅靖，国家发展改革委国际合作中心。邹佳辰，中国人民大学经济学院）