文｜祝玉婷
编辑｜刘鹏
10月20日，在2026外滩年会上，中国人民银行原行长周小川在发言中表示：“伴随AI发展，全球供需关系平衡、产业结构都会发生巨大变化。”
“作为金融业的从业者和学者，我们应着力让价格机制发挥重要作用，以此应对全球平衡的变化。”因此，他提出不应过于依赖行政手段来防范相关影响，而是让价格调整来反映正在发生的结构变化，以及我们应该采取何种应对方式以适应新的结构。
他还强调，对于技术演进，无疑会面临部分投资失败、部分投资成功的局面，但考虑到如今有如此巨额的资金流向人工智能及相关基础设施，一旦其中一部分失败，就可能引发金融动荡，并酿成危机，这就需要采取大规模的行动来支撑经济，并对部分金融机构实施救助。
他表示：“我们应当开展研究并做好预案，在政策工具箱中储备相应的政策工具，以应对这类动荡和影响。”
中国由人工智能驱动的生产率提升的速度和幅度如何？ 周小川分析，金融行业正在投资AI相关领域，大致分为三个类别：一是大模型，以及用于训练的算力和数据中心及其他；二是AI应用领域，这也是中国更加关注的领域；三是一些为AI提供支持的行业，包括半导体、电力、液冷等等。“我们认为投资于这些是安全的，因为无论AI如何发展都需要水和电，气候变化相关进展投资也需要更多的能源供应和水。”
周小川表示，生产率的提升最主要是来自于AI应用层。
他认为一些潜在的技术，可能带来生产率的提升，也可能带来风险。
一是轻量化模型，即把大模型变小，使之成为一些小的应用模型，从而可以放置于汽车、手提电脑或是智能手机中。这些技术可以带来生产率的提升。
二是蒸馏。“很多人可能会担心蒸馏会侵犯知识产权，但实际上蒸馏意味着智慧和能力在升级。”他分析表示，蒸馏是基于过去的智能，它可以简化流程和概念，在现有知识和智能的基础上进一步发展。“蒸馏以及更多的AI应用，可能与提升生产率有关，可能给投资者带来丰厚的回报。”
他还列举了一些其他的技术发展：
一是大模型的迭代和进化。“大模型正在快速升级。我们看到，一些模型已退出历史舞台，一些新的模型同时出现。”
二是与AI相关的半导体行业，如内存芯片行业。
三是大型仿真模型，它可以产生数据，但是又不太依赖大型数据中心去存储数据。
“现在有若干大的方向可以帮助AI的应用并提升生产率，但是这也意味着风险。我们看到，很多投资正在涌向数据中心建设，但未来这些AI大模型和应用在多大程度上依赖于数据中心的算力，这是存疑的。”他表示。
谈及国际层面的合作，周小川表示：“因为AI变化太快，以至于政府部门间建立AI治理框架面临着很大的难度。”
同时，他认为至少有三件事可以做：“一是控制军事上的用途，二是打击黑客和欺诈者，三是要保护个人的隐私，这与数据使用等等有关。其他方面，目前仍处于观察和研究阶段。”
他举例称，已有与会者谈到AI对就业结构、收入分配和社会结构的影响。但目前尚未形成共识，因此可以继续观察。
10月19日-22日，2026外滩年会在上海举办，本届年会由中国金融四十人论坛（CF40）与清华大学联合主办，主题为“科技、地缘与全球经济”。
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