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【央视新闻客户端】

专题：全球财富管理论坛·2025上海苏河湾大会

　　10月18日金融一线消息
，全球财富管理论坛·2025上海苏河湾大会（以下简称‘大会’）10月18日至19日在上海市静安区举办
。中金公司原总裁兼首席执行官
、清华大学管理实践访问教授朱云来出席大会并发表演讲。

　　朱云来围绕“数字驱动时代适应不断变化的世界 ”主题进行发言 。他从全球经济1960年-2024年的产值货币价格等数据出发、就经济波动周期的规律及与货币发行的关联 、大类资产（黄金
、房产、债务 、股票）表现差异，以及AI技术发展现状与应用影响等方面分享观点
。

　　他指出 ，AI应该是数字化影响经济以来最大的冲击
，其应用领域广泛且成为市场追捧的投资对象，但同时也带来数据安全、审核缺位
、估值模糊等问题 ，甚至存在“模型推理不精准
”“难以控制行为边界”等核心挑战。因此，这要求金融领域在拥抱AI机遇时
，必须优先重视金融市场的稳定性，尤其是政策与框架的稳定 ，以保障社保、养老等长期资金的财富效益 。

　　朱云来建议
，面对AI发展，需同步建立全社会参与的AI治理机制 ，明确数据使用标准与规则
，防范数据造假与技术滥用风险；在财富管理领域，应聚焦债券 、股票等核心资产 ，通过提升财富管理能力应对市场波动
。

　　最后
，他强调，需客观认知AI的能力边界 ，在利用其推动行业变革的同时
，确保技术始终服务于人类群体利益，避免“越权 ”与“作恶”。

　　以下为演讲实录：

　　很高兴今天有机会来参加大会跟大家进行交流 ，今天的题目是“数字驱动时代适应不断变化的世界
” 。

　　AI的冲击是数字驱动以来最大的驱动
。特别从金融角度，我们讲数据驱动技术革命的发展
，说到底是我们适应不断变化的世界，作为金融界尤其财富管理领域 ，要思考财富管理与经济的关系
、历史变迁及未来在新技术挑战下的发展方向。接下来
，我从另外的角度给大家提一些观察和思考 。

　　这页数据涵盖1960年-2024年全世界的经济总量，这是系统性的概括
。通常有名义产值、真实产值 、通胀。产值是一个国家经济发展活动的期间变动总量 ，货币是当期对应的发行货币总量
，是存量数据代表 。从图上可看到，总体世界在发展在进步。

　　从变量角度看很有规律 ，名义增长率
、真实增长率和通胀率满足费雪公式
。每一年名义产值的增长
，一部分是因为生产数量增加，比如去年生产1万辆汽车今年生产一万五千辆；另一部分是因为价格上涨 ，今年汽车价格比去年高
，所以名义增长反映数量和价格的增长，价格增长就是通胀率。

　　最下面偏红橙色的是真实产值增长率 ，它与通胀率共同构成名义增长率 。蓝色的名义增长率有波动
。总共64年大概有14次波动，平均约4.8年
，接近5年一个小周期。这是全世界的情况，考虑到很多国家政府周期 ，美国约4年一个周期
，中国5年一个周期，政府周期普遍也在4-5年之间 。经济波动可能跟政府周期有关 ，这是一个猜想；另外
，人们对事物的认知或识别存在自然周期，通常几年才能意识到问题并调整 ，最终数据呈现出这样的规律
，值得思考
。

　　再看下面这张图，绿线代表的货币增长率与蓝线的名义增长率从直观看相当类似。货币发行波动可能一定程度上驱动了经济变动的周期 。多数时候货币增长率有点超前于名义增长率周期 ，可能是为刺激经济多发货币
，再银行系统推动，进入传播到经济全系统 ，才完全体现其影响这是一个需要时间的过程
。

　　我们观察到经济里有这样的现象，以1971年美元与黄金脱钩为例
，下方列出伦敦黄金价格、以及房产 、债券
、股票的一些代表性国家加权而成了对应资产的世界指数。首先一个明显特征是黄线代表的通胀与下图中的黄金，60多年里有十几个周期几乎都是非常明显的对应关系 ，最大的一次是美国脱钩后引起的
，现在又开始比较大 。货币发行对经济刺激周期产生影响，最终转移到价格变化形成通胀 ，进而引发黄金的反应
。再看房产
，从图中的世界房产指数，发现它变化幅度不大 ，总体有点偏正；债务幅度很小
，初始值4%，最后3%；股票波动永远很大 ，高风险高收益
，承担必要风险是社会获得回报收益很重要的源泉。

　　作为财富管理，最重要的还是债券、股票 。黄金太特殊 ，地产周期太长，作为有效的跨代投资只能是债券和股票。从投资管理角度讲
，不怕收益低，考虑长期正收益的累积 ，哪怕固定收益几个百分点
，最终也能提供相当大的总收益率；股票虽然风险大 、波动大，回报应该会更可观 ，如果管理适当
，风险也是可控的，要讲究提升财富管理
。

　　今天上午讲到社保
、养老 ，中国已经到了重要阶段
，应该更系统地推进，包括政府的经济政策等 ，我们也要强调金融市场的稳定性
，至少框架和政策的稳定性。如果框架不稳，会影响回报率时高时低经常变 ，尤其是因无法预期的因素产生改变，会对市场回报冲击很大
，对养老基金不利，对财富效益的保持和提升也非常不利 ，这也是市场建设需要考虑的问题 。

　　下面是一些AI代表的数字化应用数据
，很多行业现在都在积极应用AI，图中展示了各行业对AI投资增长的速度和规模 ，其中金融服务是最大的一部分
。再看AI对美国标普500代表的资本市场的影响
，左边的图显示，从整体看最近4年 ，非AI的标普500成分公司市值增长比较平稳
，而AI公司的市值规模与占比迅速增加。而右边可以看到1985年-2025年更长时间内，标普500前10大市值公司的构成 ，前期数字化公司很少
，可能IBM可以勉强算是，后来有微软 ，到2025年前10大公司中AI数字化相关的公司已有8家，而且在整个指数中所占市值比已达到40%
，远高于此前20%左右，对指数所代表的资本市场影响力度更大 。

　　现在 ，我们面临新的革命和技术创新带来的格局改变
，AI应用领域广泛，也成为市场追捧的投资对象 ，AI公司自身投资的资金占其运营现金流比重不断提高
，下一张图从另一方面看这种投资的模式也出现圈内循环等新模式，AI相关公司的系统性资本开支都在迅速增加
。OpenAI说花了3千亿买甲骨文的服务 ，甲骨文花了400亿买英伟达的芯片
，英伟达又对OpenAI至多会投1千亿，这让我们金融市场的人都有些晕眩了。

　　最终原始需求从英伟达1千亿投资启动 ，带动一圈发展
，最后部分投资款会作为采购它产品，回到它自身创造新业绩 ，可能也将因此推高英伟达的估值了 。我们相信AI能产生很多实际需求和业务，ChatGPT现在的半年收入是43亿美元
，估值五千亿，43亿乘以2推算全年的收入对应5千亿估值 ，它的PS估值接近60倍
，从这个角度理解对它未来成长的期望很高，如果实现这样的估值才并非很夸张
。

　　也许股票概念就是这样 ，原来估值是PE（市盈率）
，现在PE已不能完全适用。有的公司盈利扎实，有的完全没谱 ，甚至有些现在连PS（市销率）都没有了 。我们做金融有时也有无奈
，需要对这些无法精准预测的东西，给予尽可能客观全面的研究 ，简言之总得有个数给个说法
，不然也没有更好的方法
。创新始终是推动经济进步的动力，而早期支持它发展的资金承担了最大风险 ，当然也期望能获得对应的回报。

　　大致回顾下，以前也有类似例子
，铁路时代、无线电时代我没经历过，但个人电脑 、互联网时代都经历过 。2000年互联网泡沫高峰时 ，当时投资互联网公司的系统性投资金额也很惊人
，但也不是所有都获得良好的回报。

　　但客观看，互联网还是有价值的创新 ，多年以后我们一直在享受它带来的发展红利
。世界经济在这过程中增长了很多倍
，那些曾经的大数字也成了过眼云烟，如今新的科技进步带来新的估值 ，现在AI的估值比上次互联网时更“狠 ”。不过现在经济体量更大
，两者间的比例关系倒也还说得过去 。

　　我们现在看AI，也注意到时有更具体的数据能观察到它的进步与有用性提高的 ，19年时AI只能完成一个3秒钟的简单任务
，现在可以完成差不多正常需耗时1小时的复杂任务，它能帮助人们做更多有价值的工作 ，希望这样的进步会持续
。

　　国外大模型应用普及加速案例看，从 2024 年 10 月到 2025 年一年时间里
，据不完全统计，通过以个人用户为主的某一海外API 调用的大模型相关 token 量 ，从至少 0.2 万亿/周增至接近 6 万亿/周
，实现了 30 倍的增长，而国内大模型日均 Tokens调用案例看 ，其调用量（含企业用户）已突破了30万亿/日。可能越来越多人在应用它
，它也在帮助人们做越来越多复杂的事情 。现在有很多讨论，比如公域数据 ，私域数据安全问题
，机器无孔不入，但也不知道机器是在学习还是捏造 ，应该谁来做审计呢？大模型也应用在美国的对冲基金行业
，这里有一些他们自己报告，经济学家们统计的渗透率及对回报提高的数据
。

　　过去金融行业很讲信誉 ，还有审计公司把关，审计公司非常保守、严格
，现在大家不太重视了，他们生意越来越难做 ，也养不起人了。将来谁来提供数据
，数据造假也是问题，有时是有意的 ，有时是无意的 。尤其是生成式 AI
，能批量生成大量内容，可有时候连生成的是什么
、准不准都搞不清
。我那天看一篇文章 ，底下注了小字：本文包含人工智能的数据生成。这让人疑惑
，文章是人写的、机器写的，还是混合的 ，混合比例多少
，哪部分可信，哪部分不可信 ，很麻烦 。AI确实给我们带来很多问题
。

　　一方面担心人工智能是否真的可行，我原来不明白Transformer这个转换器怎么会这么神
，它的核心逻辑，其实有点像统计学里的相关性分析 ，找数据间的关联
，但未必能解释因果。我们用更传统的办法学习，而 AI 呢？原来靠 RNN 模型解决不了复杂问题 ，就发展出了 Transformer
，把它分段线性化，解决计算量问题 ，否则海量计算根本做不了
，这只是一种推断 。

　　可这种 “靠分段线性化实现的推断
”，真的有那么神奇吗？它未来又真的能替代人类的思考吗？要知道 ，人类世界的所有知识
，都是靠 “归纳法” 加 “演绎推理 ” 得来的，最终还能写成百科全书 ，用清晰的文字把逻辑说透。昨天另一个会议上，有嘉宾提了个好问题：原来大家都讲 “大语言模型
”
，现在怎么都简化成 “大模型” 了？“语言 ” 去哪了？我当时回答：最早是 “语言模型
”，后来是 “大的语言模型” ，再到后来简化成 “大语言模型 ”
，现在说 “大模型
”，其实也没什么错
。

　　仅靠一个系数就能代表知识 ，真的可行吗？真有那么大智慧吗？可能不行
，原来大语言模型不行，后来加了推理模型 ，但本质上还是 “照猫画虎”
， 看着像那么回事，实则可能张冠李戴 、囫囵吞枣 ，只是意思相近
，核心逻辑未必相关。

　　而且不同来源的模型，训练的数据
、遵循的规则都不一样 ，最后得出的推理结果自然也不同 。昨天就有行业里的大师级人物，不认同这种 “靠模型堆砌做推理 ” 的方式
。

　　反映在学术上
，如果用一套数据规则得出一个结论，换另一套数据后实际则是另一套规则的结论。而现在所谓的 AI 模型 ，往往是把这些不同规则下的结论‘简单叠加’ 。我想了个生动例子
，中国居民人均收入4.1万块一年，城镇居民近5万块一年 ，农村居民2.3万块一年
，两者一平均得出的数值谁都不代表，但说它完全没有代表性也不对 ，它处于两者中间
，却又是不存在的数值，这本质上也折射出人工智能到底行不行的问题
。

　　另一方面 ，AI的发展迅速也伴随出现相应的风险
，若其以后按自己的意志行事，或人类搞不明白它的行为 ，即便相信它没有恶意，也无法保证其不做我们不希望的事。我们现在应更多同步AI的治理组织
，以及如何制定规则，这不是几个人能解决的 ，是整个社会需要考虑的问题 。

　　最后
，用谁的数据，按什么标准选择数据都有待考量 ，现在数据造假也很厉害
。大家都自豪地说中国电子支付好
，刷脸就能解决，但央视报道中就有提到影像动化技术 ，一张照片动起来就能骗过人脸识别
，完成支付，这就是一个小例子。

　　在数据驱动的时代 ，面对未来的变化
，我们如何应对，知道AI到底行不行 ，怎样保证它不越权、不作恶，为人类客观服务
，需要考虑人类群体的观点，形成群体的控制能力 ，这是我们需要思考的方向 。

　　这是我的分享
，谢谢大家！