海报新闻记者 赵恩 上海报道
“投资者因逐利而投入,但他们未必能获得那些回报,尤其当他们忽视来自亚洲的国际竞争时。”
9月9日至12日,2026 Inclusion·外滩大会在上海黄浦世博园区举行。2011年诺贝尔经济学奖得主、纽约大学教授托马斯·萨金特在见解论坛上提醒说,面对全球不断升温的AI投资竞赛,判断AI投资回报,不能只看技术进步,还要把全球竞争格局纳入计算。
这是托马斯·萨金特第一次参加外滩大会的见解论坛。他表示,当前亚洲和美国的AI投入都在快速增长,美国尤其明显,少数几家公司相互竞赛,不断加码。但巨额投入并不意味着高回报已经确定。
“它们建立在可疑的模型之上。没人知道这些模型到底会产出什么。”萨金特说。AI技术很可能带来生产率提升和新的商业价值,但投资者最终能否获得预想中的回报,仍存在很大的不确定性。
而在他看来,另一个经常被低估的变量,是来自亚洲的竞争。
萨金特特别提到中国。他认为,今天AI快速进步背后有两个重要条件:海量数据和强大算力,而中国在大数据应用方面是引领者之一,不仅体现在社会科学,也体现在物理学等基础研究领域。
他举例说,中国正在建设的中微子探测装置能够收集海量物理数据。“中国拥有大数据,也拥有强大的计算能力。”
这意味着,在AI这场竞争中,亚洲并不是跟随者。尤其当AI越来越依赖数据、算力以及模型能力的持续迭代,拥有这些基础条件的亚洲市场,将直接影响全球AI产业的竞争格局。
萨金特还提到,人工智能领域的前沿方法正在快速扩散,通义千问、DeepSeek等中国大模型也在应用相关方法,技术能力不会长期停留在某一个国家或少数几家公司手中。
因此,如果投资者计算一家AI公司的长期价值时,默认它能够长期维持技术优势、获得高额利润,那么这个假设本身就值得重新审视。
来源:海报新闻
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