超7000亿涌入AI赛道！纵使DeepSeek再强，中国AI融资只有美国的7%

摘要：中国可持续发展研究会理事长、全国政协委员、曾任科技部副部长的李萌老师，在 2024 年 12 月 15 日首届深圳香蜜湖金融峰会主题论坛 “智能金融创新挑战与展望” 上，发表了重要演讲。

中国在众多领域正以迅猛之势追赶美国，然而，在人工智能的一级市场融资方面，却呈现出被美国越甩越远的严峻态势。

中国可持续发展研究会理事长、全国政协委员、曾任科技部副部长的李萌老师，在 2024 年 12 月 15 日首届深圳香蜜湖金融峰会主题论坛 “智能金融创新挑战与展望” 上，发表了重要演讲。

他指出，人工智能的持续健康发展，离不开金融业的大力支持。但当下，金融业在深度赋能人工智能技术研发与产业发展的进程中，遭遇了诸多棘手难题。

资金供给增长乏力，便是首要难题。尽管中美人工智能技术水平的差距在逐步缩小，可社会投资规模的差距却在不断拉大。回首往昔，2021 年以前，中国人工智能产业从风险投资中获得的支持与美国相差并不悬殊，甚至在某些时段，中国人工智能独角兽的数量和估值还曾超越美国。

但此后形势急转直下，2018 年，美国一级市场人工智能融资额高达 2615 亿元人民币，中国为 568 亿元人民币，美国约为中国的 5 倍；2022 年，这一差距接近 7 倍；到了 2024 年，差距更是急剧拉大至 17 倍，美国融资额达 4425 亿元，而中国仅有 318 亿元。

报告显示，投融资降幅最大地区包括中国（同比下降33%）、加拿大（下降27%）和德国（下降23%）

自从大模型成为行业焦点后，两国在人工智能领域获得的金融资金支持差距愈发显著。

大模型价值快速缩水，也给金融业带来了巨大挑战。当前，大模型的能力提升日新月异，迭代周期已缩短至以季度甚至月度来计算。新模型如雨后春笋般不断涌现，一个新模型可能还未来得及充分落地应用，就被功能更强大的模型所取代。

不同类型的大模型，如本身模型、服务具身智能体的大模型加本体等，价值缩水的时间也各不相同。例如，人形机器人相关模型的缩水速度相对较慢，而服务类产品的模型则常常被后来者完全颠覆。

中国智能风控市场收入总额（10亿元）

在这种快速迭代的技术升级浪潮中，资金方想要精准识别出具备跨代创新力的优质团队，其难度远超其他领域。这不仅考验着投资者的眼光和判断力，更对整个投资决策机制提出了新的要求。

技术路线换道阶段，智能产品沉淀不稳定，同样困扰着金融业。大量智能含量高、技术复杂的产品，无论是基础大模型还是垂直大模型，都难以沉淀为成熟稳定的形态。这给金融业在评价、评估其价值时带来了极大的困难，诸如大模型应被视作何种资产、如何准确估价、能否作为抵押物等问题，都尚无明确答案。

面对这些严峻的难题，李萌老师提出了三点极具针对性的建议，为我们指明了破局的方向。

中国智能投顾资产管理规模（百万美元）

金融业需大力加强产品创新和业态创新。要积极适应人工智能发展的新形势，拓宽金融知识的传播渠道，确保智能产业的资金能够持续稳定供给，从而推动产业健康有序发展。耐心资本要想落地生根，实现预期的财富效应，离不开资本市场和科学界的携手共进。与此同时，还需密切关注退出机制和硬资产约束等关键问题。

此外，大模型和模型体系中的算法、软件、数据集等的资产属性，也亟待进一步明确。只有解决了这些深层次的问题，才能为人工智能产业的融资构建更加坚实的基础。

人工智能界与金融界应深度融合，积极支持金融业超前介入，并对人工智能技术发展进行持续跟踪。鼓励专业人才进行跨界交流，促进资本与技术的深度交融。让拥有资本的人和掌握技术的人紧密合作，甚至可以尝试让他们相互渗透，彼此换位，共同总结科技金融的宝贵经验，构建起能够有力支撑智能技术研发和产业发展的金融体系。

通过完善和创新金融产品，培育金融业新的增长点。以人形机器人为例，在其尚未大规模量产、技术仍处于快速迭代的阶段，如何精准把握金融知识产品的引入时机和方式，就需要双方深入研究，协同推进。

完善和创新金融工具在人工智能新产品上的应用。中国拥有庞大的市场规模，是世界上最大的文化共识单体，这是我国发展人工智能产业得天独厚的优势。回顾历史，美国汽车业曾凭借其国内庞大的文化共识单体市场，实现了产品的广泛普及；我国的智能手机、智能穿戴产品等 “新三样”，也借助国内市场的强大支撑得以迅速发展。

中国人工智能一级市场融资面临的困境，既是挑战，也是机遇。