【文章来源：天天财富】
【导读】 中外资机构：AI 叙事从估值扩张转向技术兑现，目前谈论 AI 泡沫论为时尚早
人工智能（AI） 再度成为 CES 焦点，AI 概念股在 2026 年开年高歌猛进。2026 年，AI 的叙事将如何演绎？当中孕育了哪些投资机遇？又有哪些风险须重点防范？就此，中国基金报记者采访了多家中外资机构。
AI 叙事从估值扩张转向技术兑现
目前谈论 AI 泡沫论为时尚早
工银国际首席经济学家程实认为，AI 叙事在 2026 年更可能从单纯的估值扩张转向对技术路径兑现能力的持续检验，同时保留高估值与高波动并存的结构特征。当前 AI 繁荣由资本开支扩张与宏观流动性共同塑造，科技部门在传统行业承压时呈现类财政刺激效应，估值层面体现出贴现模型凸性与厚尾分布定价的特征，关键在于资本押注的技术路径能否转化为可兑现的生产力提升与盈利结构重塑。
中国银河国际首席宏观策略师成亚曼指出，AI 叙事正从 「非理性繁荣」 向 「理性泡沫」 演进，核心逻辑是国家战略 （中美竞逐技术制高点） 与企业 「囚徒困境」（巨头押注生态位） 驱动的资本有序注入，而非单纯情绪炒作。长期看，AI 作为通用目的技术，其对生产率的提升路径明确，泡沫更多是技术革命中的阶段性现象；短期需警惕流动性收紧与估值回调，但互联网泡沫式 「全面崩溃」 概率低，央行对金融风险的管控能力已显著提升。
汇丰环球私人银行及财富管理中国首席投资总监匡正指出，AI 的迅速普及应用将继续成为 2026 年全球市场的重要主题，趋势逆转的可能性极低，AI 生态系统内的机遇更有望在各行各业中进一步扩展。
匡正说：「2025 年 11 月，尽管市场对 AI 投资是否存在泡沫的争论引发了 AI 个股的大幅波动，但我们认为，AI 不是资产泡沫。2025 年，生成式 AI、大语言模型和多模态系统展现出强劲的实际应用能力，代码生成、供应链优化等创新应用已实现可量化的投资回报。AI 在创新药研发、新材料科学等科研领域更是取得重要突破。尽管个别 AI 初创企业因商业模式不清晰而导致融资估值远超其收入，但这并非整个 AI 生态圈的普遍现象，也不意味着整个 AI 生态圈会形成资产泡沫。」
渣打中国财富管理部首席投资策略师王昕杰也认为，AI 仍然是当前科技领域中确定性最高的叙事，目前谈论 AI 泡沫论为时尚早，其对整体产业链和经济的正面影响还在发酵当中。
关注 AI 应用及
基础设施建设相关投资机遇
程实指出，AI 的投资机遇主要来自两端，一端是算力与基础设施相关的确定性资本开支链条，另一端是能够把技术优势转化为行业渗透与现金流改善的应用与平台。
要抓住 AI 的投资机遇，成亚曼认为，应锚定产业链核心环节与穿越周期的资产。她指出，上游硬科技方面，可关注芯片/硬件 （如英伟达、国产替代的寒武纪） 与算力基础设施 （数据中心、光模块） 是资本能量核心入口，技术路径明确且需求刚性，尤其关注 Scaling Law（缩放定律） 持续有效的企业。
中游平台型企业中，成亚曼认为可关注云服务商 （微软、阿里云） 与开源模型生态 （DeepSeek、Qwen），前者承接下游算力需求，后者凭借成本优势激活 「成本敏感型」 市场，具备长期生态壁垒。
至于下游高价值应用，成亚曼指出，应聚焦 「AI-First」（AI 原生） 企业，即核心价值由 AI 驱动 （如 AI Agent 在工业质检、金融风控的落地），须满足 「技术不可替代+商业化路径清晰+用户高留存」，规避仅依赖 API（应用程序编程接口） 封装的同质化应用。
匡正认为，AI 的应用目前已渗透至科技以外的金融、制造、医疗健康与消费等行业。从板块来看，在中期降息预期下，金融板块尤其是大型银行股，有望持续借助 AI 技术优化业务模式，改善行业基本面。数字化基建与电力需求的提升，或将为工业及公用事业板块带来增长空间。
匡正表示，目前阶段，有较突出表现的是游戏板块、医疗 AI、行业消费电子的智能化，甚至是机器人。虽然这些板块可能存在局部过热的情况，在 2026 年可能会有回调和波动，但从整体主线来看，是非常具有潜力的。
王昕杰指出，AI 可能将从美股 7 巨头 「一枝独秀」 的局面转向 「百花齐放」，特别是环球的 AI 行业在美国 AI 巨头 「护城河」 不断受到挑战的背景下，在未来可能将大放异彩。另外，比起算力，渣打认为在基础设施建设方面的机会也将体现，相比于算力的无限扩大，AI 最主要的限制来自电力的限制，因此 AI 相关的基建将更得到重视。
慎防高估值与高波动风险
王昕杰同时表示：「当然风险方面也格外明确，较高的估值导致了投资者的担忧，如果出现负面新闻，围绕此板块的波动也将大幅加大。另外，对于高杠杆的公司须重点防范。」
程实指出，应重点防范三类风险：第一是高估值下对利率与流动性的弹性显著上升带来的顺周期波动；第二是盈利兑现节奏落后于预期导致的路径重估风险；第三是叙事过度一致带来的拥挤交易与风险溢价压缩。在临界混沌环境下价格更容易发生跳跃式调整，组合管理要更强调情景覆盖与回撤控制。
风险防范方面，成亚曼认为，应聚焦短期波动与长期结构性风险，包括三大风险。
短期流动性与估值风险：投资者杠杆率 （纽约交易所保证金债务达 1.21 万亿美元）、巴菲特指标高位，提示市场局部过热，需警惕短期回调；
技术与商业兑现风险：上游需验证 Scaling Law 持续性，下游关注 ROI 变现能力 （如 OpenAI 仍处亏损），避免押注单一技术路径；
系统性与社会风险：资本若无法转化为商业价值将引发 「熵增」（无序度累积），长期需关注 AI 对就业结构、贫富差距的冲击，及政策对资本无序扩张的管控。
（文章来源：中国基金报）
(原标题：中外资机构热议 AI 的投资机遇与风险)
(责任编辑：126)
【文章来源：天天财富】
【导读】 中外资机构：AI 叙事从估值扩张转向技术兑现，目前谈论 AI 泡沫论为时尚早
人工智能（AI） 再度成为 CES 焦点，AI 概念股在 2026 年开年高歌猛进。2026 年，AI 的叙事将如何演绎？当中孕育了哪些投资机遇？又有哪些风险须重点防范？就此，中国基金报记者采访了多家中外资机构。
AI 叙事从估值扩张转向技术兑现
目前谈论 AI 泡沫论为时尚早
工银国际首席经济学家程实认为，AI 叙事在 2026 年更可能从单纯的估值扩张转向对技术路径兑现能力的持续检验，同时保留高估值与高波动并存的结构特征。当前 AI 繁荣由资本开支扩张与宏观流动性共同塑造，科技部门在传统行业承压时呈现类财政刺激效应，估值层面体现出贴现模型凸性与厚尾分布定价的特征，关键在于资本押注的技术路径能否转化为可兑现的生产力提升与盈利结构重塑。
中国银河国际首席宏观策略师成亚曼指出，AI 叙事正从 「非理性繁荣」 向 「理性泡沫」 演进，核心逻辑是国家战略 （中美竞逐技术制高点） 与企业 「囚徒困境」（巨头押注生态位） 驱动的资本有序注入，而非单纯情绪炒作。长期看，AI 作为通用目的技术，其对生产率的提升路径明确，泡沫更多是技术革命中的阶段性现象；短期需警惕流动性收紧与估值回调，但互联网泡沫式 「全面崩溃」 概率低，央行对金融风险的管控能力已显著提升。
汇丰环球私人银行及财富管理中国首席投资总监匡正指出，AI 的迅速普及应用将继续成为 2026 年全球市场的重要主题，趋势逆转的可能性极低，AI 生态系统内的机遇更有望在各行各业中进一步扩展。
匡正说：「2025 年 11 月，尽管市场对 AI 投资是否存在泡沫的争论引发了 AI 个股的大幅波动，但我们认为，AI 不是资产泡沫。2025 年，生成式 AI、大语言模型和多模态系统展现出强劲的实际应用能力，代码生成、供应链优化等创新应用已实现可量化的投资回报。AI 在创新药研发、新材料科学等科研领域更是取得重要突破。尽管个别 AI 初创企业因商业模式不清晰而导致融资估值远超其收入，但这并非整个 AI 生态圈的普遍现象，也不意味着整个 AI 生态圈会形成资产泡沫。」
渣打中国财富管理部首席投资策略师王昕杰也认为，AI 仍然是当前科技领域中确定性最高的叙事，目前谈论 AI 泡沫论为时尚早，其对整体产业链和经济的正面影响还在发酵当中。
关注 AI 应用及
基础设施建设相关投资机遇
程实指出，AI 的投资机遇主要来自两端，一端是算力与基础设施相关的确定性资本开支链条，另一端是能够把技术优势转化为行业渗透与现金流改善的应用与平台。
要抓住 AI 的投资机遇，成亚曼认为，应锚定产业链核心环节与穿越周期的资产。她指出，上游硬科技方面，可关注芯片/硬件 （如英伟达、国产替代的寒武纪） 与算力基础设施 （数据中心、光模块） 是资本能量核心入口，技术路径明确且需求刚性，尤其关注 Scaling Law（缩放定律） 持续有效的企业。
中游平台型企业中，成亚曼认为可关注云服务商 （微软、阿里云） 与开源模型生态 （DeepSeek、Qwen），前者承接下游算力需求，后者凭借成本优势激活 「成本敏感型」 市场，具备长期生态壁垒。
至于下游高价值应用，成亚曼指出，应聚焦 「AI-First」（AI 原生） 企业，即核心价值由 AI 驱动 （如 AI Agent 在工业质检、金融风控的落地），须满足 「技术不可替代+商业化路径清晰+用户高留存」，规避仅依赖 API（应用程序编程接口） 封装的同质化应用。
匡正认为，AI 的应用目前已渗透至科技以外的金融、制造、医疗健康与消费等行业。从板块来看，在中期降息预期下，金融板块尤其是大型银行股，有望持续借助 AI 技术优化业务模式，改善行业基本面。数字化基建与电力需求的提升，或将为工业及公用事业板块带来增长空间。
匡正表示，目前阶段，有较突出表现的是游戏板块、医疗 AI、行业消费电子的智能化，甚至是机器人。虽然这些板块可能存在局部过热的情况，在 2026 年可能会有回调和波动，但从整体主线来看，是非常具有潜力的。
王昕杰指出，AI 可能将从美股 7 巨头 「一枝独秀」 的局面转向 「百花齐放」，特别是环球的 AI 行业在美国 AI 巨头 「护城河」 不断受到挑战的背景下，在未来可能将大放异彩。另外，比起算力，渣打认为在基础设施建设方面的机会也将体现，相比于算力的无限扩大，AI 最主要的限制来自电力的限制，因此 AI 相关的基建将更得到重视。
慎防高估值与高波动风险
王昕杰同时表示：「当然风险方面也格外明确，较高的估值导致了投资者的担忧，如果出现负面新闻，围绕此板块的波动也将大幅加大。另外，对于高杠杆的公司须重点防范。」
程实指出，应重点防范三类风险：第一是高估值下对利率与流动性的弹性显著上升带来的顺周期波动；第二是盈利兑现节奏落后于预期导致的路径重估风险；第三是叙事过度一致带来的拥挤交易与风险溢价压缩。在临界混沌环境下价格更容易发生跳跃式调整，组合管理要更强调情景覆盖与回撤控制。
风险防范方面，成亚曼认为，应聚焦短期波动与长期结构性风险，包括三大风险。
短期流动性与估值风险：投资者杠杆率 （纽约交易所保证金债务达 1.21 万亿美元）、巴菲特指标高位，提示市场局部过热，需警惕短期回调；
技术与商业兑现风险：上游需验证 Scaling Law 持续性，下游关注 ROI 变现能力 （如 OpenAI 仍处亏损），避免押注单一技术路径；
系统性与社会风险：资本若无法转化为商业价值将引发 「熵增」（无序度累积），长期需关注 AI 对就业结构、贫富差距的冲击，及政策对资本无序扩张的管控。
（文章来源：中国基金报）
(原标题：中外资机构热议 AI 的投资机遇与风险)
(责任编辑：126)
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【导读】 中外资机构：AI 叙事从估值扩张转向技术兑现，目前谈论 AI 泡沫论为时尚早
人工智能（AI） 再度成为 CES 焦点，AI 概念股在 2026 年开年高歌猛进。2026 年，AI 的叙事将如何演绎？当中孕育了哪些投资机遇？又有哪些风险须重点防范？就此，中国基金报记者采访了多家中外资机构。
AI 叙事从估值扩张转向技术兑现
目前谈论 AI 泡沫论为时尚早
工银国际首席经济学家程实认为，AI 叙事在 2026 年更可能从单纯的估值扩张转向对技术路径兑现能力的持续检验，同时保留高估值与高波动并存的结构特征。当前 AI 繁荣由资本开支扩张与宏观流动性共同塑造，科技部门在传统行业承压时呈现类财政刺激效应，估值层面体现出贴现模型凸性与厚尾分布定价的特征，关键在于资本押注的技术路径能否转化为可兑现的生产力提升与盈利结构重塑。
中国银河国际首席宏观策略师成亚曼指出，AI 叙事正从 「非理性繁荣」 向 「理性泡沫」 演进，核心逻辑是国家战略 （中美竞逐技术制高点） 与企业 「囚徒困境」（巨头押注生态位） 驱动的资本有序注入，而非单纯情绪炒作。长期看，AI 作为通用目的技术，其对生产率的提升路径明确，泡沫更多是技术革命中的阶段性现象；短期需警惕流动性收紧与估值回调，但互联网泡沫式 「全面崩溃」 概率低，央行对金融风险的管控能力已显著提升。
汇丰环球私人银行及财富管理中国首席投资总监匡正指出，AI 的迅速普及应用将继续成为 2026 年全球市场的重要主题，趋势逆转的可能性极低，AI 生态系统内的机遇更有望在各行各业中进一步扩展。
匡正说：「2025 年 11 月，尽管市场对 AI 投资是否存在泡沫的争论引发了 AI 个股的大幅波动，但我们认为，AI 不是资产泡沫。2025 年，生成式 AI、大语言模型和多模态系统展现出强劲的实际应用能力，代码生成、供应链优化等创新应用已实现可量化的投资回报。AI 在创新药研发、新材料科学等科研领域更是取得重要突破。尽管个别 AI 初创企业因商业模式不清晰而导致融资估值远超其收入，但这并非整个 AI 生态圈的普遍现象，也不意味着整个 AI 生态圈会形成资产泡沫。」
渣打中国财富管理部首席投资策略师王昕杰也认为，AI 仍然是当前科技领域中确定性最高的叙事，目前谈论 AI 泡沫论为时尚早，其对整体产业链和经济的正面影响还在发酵当中。
关注 AI 应用及
基础设施建设相关投资机遇
程实指出，AI 的投资机遇主要来自两端，一端是算力与基础设施相关的确定性资本开支链条，另一端是能够把技术优势转化为行业渗透与现金流改善的应用与平台。
要抓住 AI 的投资机遇，成亚曼认为，应锚定产业链核心环节与穿越周期的资产。她指出，上游硬科技方面，可关注芯片/硬件 （如英伟达、国产替代的寒武纪） 与算力基础设施 （数据中心、光模块） 是资本能量核心入口，技术路径明确且需求刚性，尤其关注 Scaling Law（缩放定律） 持续有效的企业。
中游平台型企业中，成亚曼认为可关注云服务商 （微软、阿里云） 与开源模型生态 （DeepSeek、Qwen），前者承接下游算力需求，后者凭借成本优势激活 「成本敏感型」 市场，具备长期生态壁垒。
至于下游高价值应用，成亚曼指出，应聚焦 「AI-First」（AI 原生） 企业，即核心价值由 AI 驱动 （如 AI Agent 在工业质检、金融风控的落地），须满足 「技术不可替代+商业化路径清晰+用户高留存」，规避仅依赖 API（应用程序编程接口） 封装的同质化应用。
匡正认为，AI 的应用目前已渗透至科技以外的金融、制造、医疗健康与消费等行业。从板块来看，在中期降息预期下，金融板块尤其是大型银行股，有望持续借助 AI 技术优化业务模式，改善行业基本面。数字化基建与电力需求的提升，或将为工业及公用事业板块带来增长空间。
匡正表示，目前阶段，有较突出表现的是游戏板块、医疗 AI、行业消费电子的智能化，甚至是机器人。虽然这些板块可能存在局部过热的情况，在 2026 年可能会有回调和波动，但从整体主线来看，是非常具有潜力的。
王昕杰指出，AI 可能将从美股 7 巨头 「一枝独秀」 的局面转向 「百花齐放」，特别是环球的 AI 行业在美国 AI 巨头 「护城河」 不断受到挑战的背景下，在未来可能将大放异彩。另外，比起算力，渣打认为在基础设施建设方面的机会也将体现，相比于算力的无限扩大，AI 最主要的限制来自电力的限制，因此 AI 相关的基建将更得到重视。
慎防高估值与高波动风险
王昕杰同时表示：「当然风险方面也格外明确，较高的估值导致了投资者的担忧，如果出现负面新闻，围绕此板块的波动也将大幅加大。另外，对于高杠杆的公司须重点防范。」
程实指出，应重点防范三类风险：第一是高估值下对利率与流动性的弹性显著上升带来的顺周期波动；第二是盈利兑现节奏落后于预期导致的路径重估风险；第三是叙事过度一致带来的拥挤交易与风险溢价压缩。在临界混沌环境下价格更容易发生跳跃式调整，组合管理要更强调情景覆盖与回撤控制。
风险防范方面，成亚曼认为，应聚焦短期波动与长期结构性风险，包括三大风险。
短期流动性与估值风险：投资者杠杆率 （纽约交易所保证金债务达 1.21 万亿美元）、巴菲特指标高位，提示市场局部过热，需警惕短期回调；
技术与商业兑现风险：上游需验证 Scaling Law 持续性，下游关注 ROI 变现能力 （如 OpenAI 仍处亏损），避免押注单一技术路径；
系统性与社会风险：资本若无法转化为商业价值将引发 「熵增」（无序度累积），长期需关注 AI 对就业结构、贫富差距的冲击，及政策对资本无序扩张的管控。
（文章来源：中国基金报）
(原标题：中外资机构热议 AI 的投资机遇与风险)
(责任编辑：126)
【文章来源：天天财富】
【导读】 中外资机构：AI 叙事从估值扩张转向技术兑现，目前谈论 AI 泡沫论为时尚早
人工智能（AI） 再度成为 CES 焦点，AI 概念股在 2026 年开年高歌猛进。2026 年，AI 的叙事将如何演绎？当中孕育了哪些投资机遇？又有哪些风险须重点防范？就此，中国基金报记者采访了多家中外资机构。
AI 叙事从估值扩张转向技术兑现
目前谈论 AI 泡沫论为时尚早
工银国际首席经济学家程实认为，AI 叙事在 2026 年更可能从单纯的估值扩张转向对技术路径兑现能力的持续检验，同时保留高估值与高波动并存的结构特征。当前 AI 繁荣由资本开支扩张与宏观流动性共同塑造，科技部门在传统行业承压时呈现类财政刺激效应，估值层面体现出贴现模型凸性与厚尾分布定价的特征，关键在于资本押注的技术路径能否转化为可兑现的生产力提升与盈利结构重塑。
中国银河国际首席宏观策略师成亚曼指出，AI 叙事正从 「非理性繁荣」 向 「理性泡沫」 演进，核心逻辑是国家战略 （中美竞逐技术制高点） 与企业 「囚徒困境」（巨头押注生态位） 驱动的资本有序注入，而非单纯情绪炒作。长期看，AI 作为通用目的技术，其对生产率的提升路径明确，泡沫更多是技术革命中的阶段性现象；短期需警惕流动性收紧与估值回调，但互联网泡沫式 「全面崩溃」 概率低，央行对金融风险的管控能力已显著提升。
汇丰环球私人银行及财富管理中国首席投资总监匡正指出，AI 的迅速普及应用将继续成为 2026 年全球市场的重要主题，趋势逆转的可能性极低，AI 生态系统内的机遇更有望在各行各业中进一步扩展。
匡正说：「2025 年 11 月，尽管市场对 AI 投资是否存在泡沫的争论引发了 AI 个股的大幅波动，但我们认为，AI 不是资产泡沫。2025 年，生成式 AI、大语言模型和多模态系统展现出强劲的实际应用能力，代码生成、供应链优化等创新应用已实现可量化的投资回报。AI 在创新药研发、新材料科学等科研领域更是取得重要突破。尽管个别 AI 初创企业因商业模式不清晰而导致融资估值远超其收入，但这并非整个 AI 生态圈的普遍现象，也不意味着整个 AI 生态圈会形成资产泡沫。」
渣打中国财富管理部首席投资策略师王昕杰也认为，AI 仍然是当前科技领域中确定性最高的叙事，目前谈论 AI 泡沫论为时尚早，其对整体产业链和经济的正面影响还在发酵当中。
关注 AI 应用及
基础设施建设相关投资机遇
程实指出，AI 的投资机遇主要来自两端，一端是算力与基础设施相关的确定性资本开支链条，另一端是能够把技术优势转化为行业渗透与现金流改善的应用与平台。
要抓住 AI 的投资机遇，成亚曼认为，应锚定产业链核心环节与穿越周期的资产。她指出，上游硬科技方面，可关注芯片/硬件 （如英伟达、国产替代的寒武纪） 与算力基础设施 （数据中心、光模块） 是资本能量核心入口，技术路径明确且需求刚性，尤其关注 Scaling Law（缩放定律） 持续有效的企业。
中游平台型企业中，成亚曼认为可关注云服务商 （微软、阿里云） 与开源模型生态 （DeepSeek、Qwen），前者承接下游算力需求，后者凭借成本优势激活 「成本敏感型」 市场，具备长期生态壁垒。
至于下游高价值应用，成亚曼指出，应聚焦 「AI-First」（AI 原生） 企业，即核心价值由 AI 驱动 （如 AI Agent 在工业质检、金融风控的落地），须满足 「技术不可替代+商业化路径清晰+用户高留存」，规避仅依赖 API（应用程序编程接口） 封装的同质化应用。
匡正认为，AI 的应用目前已渗透至科技以外的金融、制造、医疗健康与消费等行业。从板块来看，在中期降息预期下，金融板块尤其是大型银行股，有望持续借助 AI 技术优化业务模式，改善行业基本面。数字化基建与电力需求的提升，或将为工业及公用事业板块带来增长空间。
匡正表示，目前阶段，有较突出表现的是游戏板块、医疗 AI、行业消费电子的智能化，甚至是机器人。虽然这些板块可能存在局部过热的情况，在 2026 年可能会有回调和波动，但从整体主线来看，是非常具有潜力的。
王昕杰指出，AI 可能将从美股 7 巨头 「一枝独秀」 的局面转向 「百花齐放」，特别是环球的 AI 行业在美国 AI 巨头 「护城河」 不断受到挑战的背景下，在未来可能将大放异彩。另外，比起算力，渣打认为在基础设施建设方面的机会也将体现，相比于算力的无限扩大，AI 最主要的限制来自电力的限制，因此 AI 相关的基建将更得到重视。
慎防高估值与高波动风险
王昕杰同时表示：「当然风险方面也格外明确，较高的估值导致了投资者的担忧，如果出现负面新闻，围绕此板块的波动也将大幅加大。另外，对于高杠杆的公司须重点防范。」
程实指出，应重点防范三类风险：第一是高估值下对利率与流动性的弹性显著上升带来的顺周期波动；第二是盈利兑现节奏落后于预期导致的路径重估风险；第三是叙事过度一致带来的拥挤交易与风险溢价压缩。在临界混沌环境下价格更容易发生跳跃式调整，组合管理要更强调情景覆盖与回撤控制。
风险防范方面，成亚曼认为，应聚焦短期波动与长期结构性风险，包括三大风险。
短期流动性与估值风险：投资者杠杆率 （纽约交易所保证金债务达 1.21 万亿美元）、巴菲特指标高位，提示市场局部过热，需警惕短期回调；
技术与商业兑现风险：上游需验证 Scaling Law 持续性，下游关注 ROI 变现能力 （如 OpenAI 仍处亏损），避免押注单一技术路径；
系统性与社会风险：资本若无法转化为商业价值将引发 「熵增」（无序度累积），长期需关注 AI 对就业结构、贫富差距的冲击，及政策对资本无序扩张的管控。
（文章来源：中国基金报）
(原标题：中外资机构热议 AI 的投资机遇与风险)
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