“目前为止，AI技术进步和创新能力均远超行业专家的预期。”10月15日，在2026量化行业高质量发展大会上，中国社会科学院大学教授、国务院原副秘书长江小涓表示。
江小涓表示，AI创新“生而为全球”的趋势日益显现，越来越多企业从成立之初就面向全球组织研发、配置资源和开拓市场。面对AI创新全球化趋势，企业战略与创新政策需要相应调整，从而提升我国在AI时代的科技创新能力和全球地位。
AI技术进步与创新能力超预期
谈到AI技术进展时，江小涓表示，在制药、材料、天文学等领域，AI正从辅助性的数据处理工具，进入科研创新的核心环节。AI智能体的出现，推动AI从被动对话转向主动执行任务，应用重点也从“说什么”转向“稳定、可靠地完成工作”。
在她看来，长期积累的数据和知识，与不断提升的计算、模型能力相结合，正在成为推动科学发现的重要力量。AI既能帮助解决方向已知但计算量庞大的问题，也能发现此前未被注意的关联，拓展研究边界。
以药物研发为例，AI不仅能够筛选候选分子，还可以根据靶点结构和研究目标设计新分子。不过，提速主要体现在前端发现、设计和筛选环节，后续仍需临床试验等线下验证。
江小涓提醒，研发能力增强不意味着每项成果都能商业化。如果研发集中于相似靶点和适应证，同类竞争可能加剧。评价AI创新，既要看成果数量，也要看能否满足真实需求、形成市场价值。
AI投融资呈现新趋势
“投大的”和“大的投”，是江小涓概括的AI投融资新趋势：资金更多投向头部AI企业，大型科技企业自身也成为重要投资者。
她表示，数据、算力、算法等关键资源大量集中在企业，使企业能够更紧密地连接研究、开发和应用，深入创新底层环节。投融资双方因此更加重视综合实力。
“投资方既关注财务回报，也看重模型能力、优质训练数据及未来AI生态入口；融资方则重视投资者能够带来的算力集群、云服务、芯片和应用场景等综合资源。”江小涓表示。
她同时提示，大企业投资有助于资源整合，但初创企业若过度依赖单一企业的技术和场景，独立发展空间也可能受限，应关注创新生态的开放程度和市场竞争状况。
AI进入创新全球化时代
江小涓表示，我们正在进入AI时代的创新全球化阶段。“过去，我们比较熟悉的发展路径是：先在国内把一个产品做好，把企业做大，再逐步走向国际市场。但现在，越来越多AI创新企业从成立之初，就面向全球组织研发、配置资源和寻找市场。”
这一趋势的背后，是AI技术和成本特征决定的——模型形成后具有极强的规模扩展能力，服务一千万用户和服务一亿用户的前期投入截然不同。同时，开源社区和数字平台使前沿技术传播速度大大加快。
江小涓强调，企业全球化不能只把产品翻译成另一种语言，不同市场有不同的文化、用户习惯和制度要求，尤其涉及数据使用、隐私保护等问题，需要从产品设计阶段就作出考虑。
从政策角度，她也提出建议：“传统的分类和管理方式就需要相应调整。要提高技术、人才等创新要素双向流动的便利性，在合规前提下，为企业开展全球创新合作创造更好的条件。”
江小涓表示，哪个地方更有利于创新资源集聚、各类要素高效组合，就更可能形成新的创新优势。企业战略与创新政策需顺应这一趋势，以提升我国科技创新能力和全球地位。
（文章来源：中国证券报·中证金牛座）
“目前为止，AI技术进步和创新能力均远超行业专家的预期。”10月15日，在2026量化行业高质量发展大会上，中国社会科学院大学教授、国务院原副秘书长江小涓表示。
江小涓表示，AI创新“生而为全球”的趋势日益显现，越来越多企业从成立之初就面向全球组织研发、配置资源和开拓市场。面对AI创新全球化趋势，企业战略与创新政策需要相应调整，从而提升我国在AI时代的科技创新能力和全球地位。
AI技术进步与创新能力超预期
谈到AI技术进展时，江小涓表示，在制药、材料、天文学等领域，AI正从辅助性的数据处理工具，进入科研创新的核心环节。AI智能体的出现，推动AI从被动对话转向主动执行任务，应用重点也从“说什么”转向“稳定、可靠地完成工作”。
在她看来，长期积累的数据和知识，与不断提升的计算、模型能力相结合，正在成为推动科学发现的重要力量。AI既能帮助解决方向已知但计算量庞大的问题，也能发现此前未被注意的关联，拓展研究边界。
以药物研发为例，AI不仅能够筛选候选分子，还可以根据靶点结构和研究目标设计新分子。不过，提速主要体现在前端发现、设计和筛选环节，后续仍需临床试验等线下验证。
江小涓提醒，研发能力增强不意味着每项成果都能商业化。如果研发集中于相似靶点和适应证，同类竞争可能加剧。评价AI创新，既要看成果数量，也要看能否满足真实需求、形成市场价值。
AI投融资呈现新趋势
“投大的”和“大的投”，是江小涓概括的AI投融资新趋势：资金更多投向头部AI企业，大型科技企业自身也成为重要投资者。
她表示，数据、算力、算法等关键资源大量集中在企业，使企业能够更紧密地连接研究、开发和应用，深入创新底层环节。投融资双方因此更加重视综合实力。
“投资方既关注财务回报，也看重模型能力、优质训练数据及未来AI生态入口；融资方则重视投资者能够带来的算力集群、云服务、芯片和应用场景等综合资源。”江小涓表示。
她同时提示，大企业投资有助于资源整合，但初创企业若过度依赖单一企业的技术和场景，独立发展空间也可能受限，应关注创新生态的开放程度和市场竞争状况。
AI进入创新全球化时代
江小涓表示，我们正在进入AI时代的创新全球化阶段。“过去，我们比较熟悉的发展路径是：先在国内把一个产品做好，把企业做大，再逐步走向国际市场。但现在，越来越多AI创新企业从成立之初，就面向全球组织研发、配置资源和寻找市场。”
这一趋势的背后，是AI技术和成本特征决定的——模型形成后具有极强的规模扩展能力，服务一千万用户和服务一亿用户的前期投入截然不同。同时，开源社区和数字平台使前沿技术传播速度大大加快。
江小涓强调，企业全球化不能只把产品翻译成另一种语言，不同市场有不同的文化、用户习惯和制度要求，尤其涉及数据使用、隐私保护等问题，需要从产品设计阶段就作出考虑。
从政策角度，她也提出建议：“传统的分类和管理方式就需要相应调整。要提高技术、人才等创新要素双向流动的便利性，在合规前提下，为企业开展全球创新合作创造更好的条件。”
江小涓表示，哪个地方更有利于创新资源集聚、各类要素高效组合，就更可能形成新的创新优势。企业战略与创新政策需顺应这一趋势，以提升我国科技创新能力和全球地位。
（文章来源：中国证券报·中证金牛座）
