（来源：申万宏源融成）

10 月 16 日，在全球财富管理论坛 · 2026 上海苏河湾大会上，申万宏源研究所所长王胜给出了以下分析：AI 最大的价值不只是降本增效，而是推动投资研究走向个性化、定制化。当前科技资产权重上升，正在改变市场风险结构。当 AI 能力趋于同质化，效率优势可能转化为价格竞争，缺乏独特数据和研究方法的机构将更难获取超额收益。从宏观层面看，当前宏观政策重视扩大内需，资本市场在宏观经济治理中的地位也在提升。

回顾技术革命历程，机器解放体力，计算机自动化规则，互联网连接信息。而当前，人工智能进一步进入认知领域，将原本依赖个人经验的理解、分析与创造，转化为可规模化调用的生产要素。人工智能不仅提升效率，更推动价值创造从依靠规模经济，逐步转向依靠智能能力、创新能力和满足个性化需求的能力。

下面我用三个数字，谈谈 AI 对企业价值创造、资本市场定价和投资研究的影响。

一家估值 10 亿美元的企业，需要多少名员工？

2024 年，OpenAI 首席执行官奥特曼曾预测：未来可能出现 " 一人独角兽企业 "。

这个 "1"，反映了 AI 对企业价值创造方式的改变。

过去，企业扩张往往需要增员、深化分工、建立复杂的组织管理体系。未来，AI 可能降低专业知识获取、协作和决策成本，让企业以更少人力完成更多工作，使企业规模与人员规模逐步脱钩。

更重要的是，人工智能正在降低个性化创造的成本。

过去，企业需要在规模经济与产品差异化之间进行权衡。当前，人工智能正在降低差异化成本，使企业能够以更低成本满足个性化需求，释放过去难以被满足的细分市场空间，提高附加价值。

价值创造方式改变，产业竞争格局也可能重塑。过去，企业往往靠规模扩张、人力资本积累和组织建设做大；未来，AI 降低知识获取与协作成本后，竞争优势可能更多来自难以复制的专有知识、组织文化和员工创新能力。

AI 产业可能呈现基础设施趋于集中、应用创新更加分散的新格局。掌握算力和核心技术的平台企业将成为重要支撑，借助 AI 开展创新和经营的小企业也可能不断涌现。

长远看，AI 可能改变价值创造的基础。过去的技术革命主要提升人的生产效率；未来，AI 可能逐步承担更多知识生产和经营决策任务，降低增长对传统劳动投入的依赖，影响收入结构、消费模式和资本配置。

这些变化指向一个的问题：财富创造方式改变后，资本市场如何重新认识价值、配置资源？

第二个数字，23 万亿人民币

当前 A 股和港股 AI 概念公司合计市值约 23 万亿人民币，占两地总市值约 13%；成交额占比约 16%。相比 2022 年，我国 AI 市值增长近 50%，成交额占比增长约 5 个百分点。同期，美股 AI 公司市值占比也从 13% 升至 27%，成交额占比由 17% 升至 24%。人工智能在全球资本市场中的权重正在快速提升。

半个世纪以来，全球市值结构折射出产业竞争优势与增长动能的演变。

全球市值龙头，1980 年是 IBM，2000 年是通用电气，2010 年是埃克森美孚，2020 年是苹果；2025 年，英伟达跃居榜首。

从信息技术、工业与能源，到移动互联网，再到人工智能，产业竞争重心变化，资本市场价值版图随之重塑。

中国市场同样如此：2000 年市值龙头是宝钢股份，2010 年是中国石油，2023 年是腾讯控股；2026 年，长鑫科技跃居 A 股市值榜首。

这反映了资本市场对 AI 产业前景的预期。

不过随着资金和交易活动向 AI 资产集中，市场也开始关注一个关键问题：AI 投入能否能带来足够的回报？

市场不仅关注 AI 产业链，也在评估 AI 能否变革各行业生产方式，挖掘个性化需求，创造可持续的商业价值。

然而，AI 带来的供给能力提升，先于个性化需求和定制化商业模式的形成。创新从供给侧传导至需求侧，需经历应用探索、场景扩散和模式成熟。

当前人工智能也可能面临与铁路、互联网革命相似的时间错配：资本市场已经提前反映了对未来生产方式变化的预期，但个性化需求的大规模释放和商业价值兑现尚未充分展开，估值调整因此发生。

那么，调整后，AI 企业能否、何时迎来价值重估？

关键在于，这轮调整是会推动资本从低效率投入转向真正创造价值的应用场景；还是会因融资收缩过度，削弱创新投入，延缓技术扩散和生产率提升。

因此，判断 AI 产业的长期价值，需要关注市场下行阶段技术创新、应用扩散以及生产率提升能否维持正向循环。

我国大模型开源生态可能具有一定韧性。市场承压、部分企业减少投入时，开源模式仍可依靠多主体维持技术迭代，缓冲对创新和应用扩散的影响。

不过，这种韧性仍受算力供给制约。下行期，若融资收紧、算力成本高企，企业可能面临资金与算力双重约束，延缓技术创新和应用扩散。因此，国产算力能否突破性能、软硬件适配和规模化部署瓶颈，将是中国 AI 产业增强韧性、拓展发展空间的关键。

乐观情形下，开源模型、国产算力和应用生态的发展，有望推动 AI 向更多行业扩散。市场机会也可能从 AI 基础设施企业，逐步转向用 AI 满足个性化需求、形成差异化商业模式的企业。

AI 不仅改变企业价值创造与资产配置重心，也在改变资本市场的价值发现。

相信在座各位都已经开始使用 AI 工具。那么大家设想过吗，如果 ChatGPT 等大语言模型突然停止服务，会对资本市场产生什么影响？

今年，多伦多大学、加州大学等高校利用主流模型的多次突发服务中断发现：模型正常运行时，美股对新闻延续至下一交易日的滞后价格反应平均减少约 46%。

这表明，AI 显著提高了信息处理效率，加快了市场价格发现。

AI 信息处理能力普及后，依靠公开信息获取 Alpha 可能更难。未来投资竞争更取决于能否识别技术进步带来的基本面分化，发现尚未充分定价的长期价值。

这也对投资研究提出了更高要求。

当研究机构都能用 AI 读海量研报、分析财务数据、生成投资观点，比较优势从何而来？

与实体产业相似，智能投研也将走向基础研究流程自动化、规模化，专业研究差异化、投资服务个性化。

要实现这一转变，关键在于三个方面。

首先是专有数据。随着公开信息和通用模型能力趋同，差异化研究将以长期积累的高质量数据及增量信息挖掘能力为基础。

其次是研究方法。AI 能快速生成预测和判断，专业能力则在于根据资产与市场环境选择方法，经持续验证迭代，将经验沉淀为稳定有效的研究体系。

最后是风险治理。随着更多机构使用相似信息和模型，更需识别模型边界、管理失效风险，保持独立判断。

专业金融机构应通过独立深入研究发现长期价值，善用 AI 提升个性化服务，发挥资本配置作用，服务实体经济高质量发展。这也是申万研究所 AI 平台的建设方针。

最后，再用四个数字，谈谈中国经济和中国资产的积极变化

第一个数字，5.9%。今年二季度，我国名义 GDP 同比增长约 5.9%，GDP 平减指数在连续近三年负增长后首次转正。价格改善为企业收入和盈利修复创造了更有利条件。

第二个数字，4.5%。今年以来，美元指数上涨约 4%，人民币对美元仍升值 4.5%，展现较强韧性。支撑来自出口韧性、贸易顺差和企业结汇需求。人民币相对强势，有助于缓解外资的贬值担忧，提升中国资产的国际配置吸引力。

第三个数字，39.1%。去年 A 股平均股利支付率约 39.1%，分红总额创 2.4 万亿元新高，超 1000 家公司一年多次分红。中国资本市场正在形成更加稳定、可预期的股东回报机制。

第四个数字，14.4%。2025 年，我国货物出口占全球出口总额约 14.4%，同比增长 6.1%，继续保持世界第一大货物出口国地位，体现出中国制造业较强的国际竞争力和出口韧性。

当前宏观政策重视扩大内需。供给端，光伏、电池、新能源汽车等出口退税陆续调整，减少低价出口消化产能的激励；需求端，提振消费、扩大有效投资、稳定房地产，增强内需动力。供需协同，有望促进内外需均衡，推动企业盈利和资本回报持续改善。

资本市场在宏观经济治理中的地位也在提升。新 " 国九条 " 要求将重大政策对资本市场的影响纳入宏观政策取向一致性评估，" 十五五 " 规划将预期管理纳入宏观经济治理全过程，宏观政策更重视统筹经济运行、资本市场稳定与投资者预期。展望未来，随着内需逐步修复、产业升级持续推进，以及宏观政策协同不断完善，中国经济的内生增长动力有望进一步增强，为企业盈利持续改善和中国资产长期价值提升奠定更加坚实的基础。

来源：全球财富管理论坛 责任编辑：韩俊禹