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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！
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