《科创板日报》6月18日讯（记者 王耐 陈俊清）2026陆家嘴论坛上，人工智能成为贯穿全场的关键词。无论是开幕式暨全体大会一，还是另外七场不同主题的金融大会，AI都被频频提及。其中在全体大会六上，更是专门围绕“人工智能等新技术重塑金融服务模式与行业生态”展开探讨。

从政策扩围到配套规则落地，从改革成效披露到国际资本热议，AI的身影无处不在。与此同时，从金融领域的“AI风暴”到针对AI的风险提示和监管配套，监管层正以"放得开、管得住"的姿态，推动科技与资本市场良性互促。

科创板扩大第五套标准适用范围至人工智能领域 支持大模型企业上市

证监会主席吴清发表主题演讲

在2026陆家嘴论坛上，证监会主席吴清发表主题演讲，宣布扩大第五套标准适用范围至人工智能领域，积极支持优质人工智能大模型企业上市，支持量子科技、生物制造、具身智能等更多领域“硬科技”企业在科创板上市。

这是继2025年陆家嘴论坛推出科创板改革“1+6”政策措施后，相关制度从“支持人工智能等领域”到“精准聚焦人工智能大模型企业”的进一步深化。

6月17日，上交所发布了《上海证券交易所发行上市审核规则适用指引第10号——人工智能大模型企业适用科创板第五套上市标准》（下称：《指引》）。《指引》共十五条，自发布之日起施行，对大模型企业适用科创板第五套上市标准作出了细化规定。

• 业务方面，《指引》明确表示：发行人的主要业务或产品应当处于持续研发或科技成果转化阶段，在申报时至少有一个大模型产品已完成上线发布并实现规模化应用。
• 技术优势和行业地位方面，《指引》明确企业需在人工智能领域持续开展研发创新，突破关键核心技术，具备明显的技术优势、取得重大研发成果，或者牵头承担国家人工智能重点任务。在人工智能大模型领域行业地位突出、排名靠前，在产业链中占据重要地位，在行业中能够发挥示范引领作用，取得相关市场主体的较高认可。
• 商业化方面，《指引》要求发行人应当为人工智能大模型业务或产品制定明确的商业化安排。发行人应当不存在大模型业务或产品商业化预期明显不足等可能对企业持续经营能力产生重大不利影响的事项。
• 合规方面，《指引》要求发行人业务或产品应当符合法律、行政法规、国家有关规定和强制性国家标准等要求，符合国家安全、数据安全与隐私保护、知识产权保护等相关规定。如涉及境外业务的，应当符合技术出口、数据跨境等相关安全规定。
• 行业专用大模型企业方面，《指引》做了特别规定，明确企业应当结合模型在行业领域的知识深度与准确性、复杂推理能力、专业任务执行能力和实用性、具有显著影响的行业落地能力等，合理审慎论证并披露具备同行业领先的技术优势。

从科创板过往上市的AI企业来看，主要集中在AI硬件领域，比如国产AI芯片方面，摩尔线程、沐曦股份于去年12月份相继上市，分别成为A股首家、第二家上市的国产GPU企业；具身机器人方面，6月1日，宇树科技科创板IPO申请通过上交所上市审核委员会审议。

国内的人工智能企业也与科创板“1+6”改革的发展脉络同频共振。比如宇树科技是科创板预先审阅机制实施后的第2家申报企业。

而预先审阅机制等一揽子制度的发布时间，就在一年前的陆家嘴论坛。2025年6月，科创板“1+6”改革宣布正式启动，以设置科创成长层为核心，配套推出重启第五套上市标准、试点IPO预先审阅机制、优化再融资和并购重组安排、完善股权激励、强化投资者保护等一揽子制度举措。

陆家嘴论坛热聊AI：热度、估值与风险

“人工智能，现在没有哪一场对话不涉及到人工智能。”摩根士丹利亚洲首席执行官兼股票部全球联席主管Gokul LAROIA感慨到。他认为，除美国外，中国是唯一拥有完整AI生态体系的市场，从半导体到数据中心，从云服务到大模型，每家公司都可能创造大量价值。“未来还需要更多资本，现有的资本与应有的、所需的相比还只是很小一部分。”

6月12日，SpaceX以750亿美元的募资规模登陆纳斯达克，创下全球史上最大IPO纪录。由此引发讨论：资本市场如何对AI企业估值？是否存在泡沫？资本支持创新的逻辑是否在更新？论坛上，关于AI企业的估值与风险，嘉宾也展开了探讨。

“我们在SpaceX2万多亿美元的上市中起到了作用。如果你问我们，资本市场最后是不是会体现它里面的创新本质。要看有多少可用的资本，只要资本在那里，很宏大的想法也是可以得到资金支持。”高盛集团亚太区总裁、全球管理委员会委员Kevin D SNEADER在论坛中表示。

Kevin D SNEADER认为，最重要的是有效率的市场，不管是大规模的资金还是小规模的资金，都可以给他们足够的支持。如果这里市场上之间有竞争，最终衡量成果的标尺，是哪个市场能够更好的让更多的想法持续的落地，无论是大想法还是小想法。而且各个不同的系统之间的互联互通程度是非常高的，这也是大家获得更多激励的来源。

“如果按照DCF测算SpaceX值多少钱，怎么都算不出来它应该超过两万亿美金，但是它确实超过两万亿美金，它把它的核心技术做了未来期权式的设计，这套设计逻辑跟以前的传统经济是截然不同的，而摩尔定律本身也像规模定律。”中国工商银行行长刘珺认为。

刘珺特别补充道，以算力规模和数据密度作为新的横轴，可以作为刻画AI企业成长规律的更优选择，这对传统DCF模型发起了挑战，就是我们所说的贴现现金流的方式。企业估值重心不再是财务变量时间贴现，而是技术算力科技溢价。而这个溢价是有期限结构和收支结构的，它是一种期权式的新的企业价值。

明讯银行有限公司首席执行官Philip BROWN认为必须关注AI给市场带来的风险。“现在市场是向上的疯狂冲击，对任何估值都构成冲击，比如英伟达、SpaceX这样的巨头，巨大的估值放大是以前未曾见过的。还有网络风险、云服务风险。风险的单独存在或共同作用，可能带来很大影响。不是现在就有问题，但肯定存在这种脆弱性。”

“目前整个市场的方法论、架构不太可能会改变，已经经历过时间的考验。”花旗日本、北亚及澳大利亚地区总裁Marc LUET这样表示。不过，他也强调，现有的资本市场的机制会不断适应，其实投资者看到是类似的信息，可能有些小泡沫。

金融行业的AI实践：赋能与边界

2026陆家嘴论坛的“全体大会六：科技创新赋能金融高质量发展”上，多位金融机构负责人围绕AI在金融行业的落地实践展开了深度讨论。

中国农业银行董事长谷澍指出，大模型面临三大风险：参数海量带来的可解释性难题、概率生成带来的准确性考验、模型自主决策带来的不确定性。对此，农行的应对措施包括：分类施策推进场景适配、设置业务标尺强化人机结合、以AI对抗AI建立纵深防御、健全全生命周期AI治理体系。

中国银行副董事长、行长张辉表示，人工智能正在重塑银行业的发展范式，一是重塑服务范式，AI改变了银行和客户之间信息数据传输和处理的方式。二是，重塑价值创造的模式，金融业的信息密集、流程清晰、规则明确，这与大模型的自动化、智能化的核心能力匹配。三是，重塑银行业的管理范式，人工智能深度应用，需要对银行的组织架构、队伍建设、管理机制、治理体系、风险能力等方面都进行系统性的重构。

中国太平洋保险（集团）股份有限公司董事长傅帆认为，人工智能正在加速金融领域的转型变革，沪港两地均在积极推进金融机构在数字化人工智能的运用，完善数字、金融治理体系，两地应该发挥比较优势，深化技术互通、场景共建，打造全球金融科技协同创新的标杆。上海依托丰富的产业场景，正抓紧推进人工智能技术的规模化应用。香港则侧重前沿攻关，发挥国际金融枢纽的优势，聚焦AI在金融监管、合规风控等领域的深度探索。

中国再保险集团董事长庄乾志从行业视角指出，再保险公司解决的是最难的保险问题，过去依赖资本优势，未来必须向技术密集型转型。他回顾了十多年来从互联网、大数据、区块链到AI的一波波技术浪潮，认为当前AI的突破本质上是大算力、大数据、大模型的系统集成。同时强调AI替代不了人的智慧——“举一反三、触类旁通，这是人工智能代替不了的”。

宏利金融集团亚洲区总裁兼首席执行官Steven FINCH表示，宏利金融的目标是成为AI驱动的组织，已制定“负责任AI框架”，确保AI工具以人为本，严格管控隐私、道德及风险。他还透露，宏利AI Agent目前拥有十万个智能服务节点，在香港推出了AI销售专业工具，可整合海量客户数据提供定制化建议。本月宏利与阿里云建立战略合作伙伴关系，在香港联合成立AI实验室。

关于监管与安全

吴清在演讲中表示，将统筹好发展与安全，适时发布规范发展资本市场人工智能的指导意见，提升投资研究、客户服务等重点场景技术应用的安全性、可靠性，依法从严打击利用人工智能非法荐股、造谣传谣、违法交易等乱象，推动用好、用对科技力量。

论坛上吴清还透露，将适时发布规范发展资本市场人工智能的指导意见，依法从严打击利用AI非法荐股、造谣传谣及违法交易等行为，推动科技与资本市场良性互促。

在全体大会六的讨论中，中国农业银行董事长谷澍进一步提出，对AI风险应“以AI应对AI”，通过模型互检、模型反思、业务数据校准等方式对生成内容进行自动校验。Christian STRACKE则呼吁建立全球协同的人工智能监管框架，起点应是“基于原则”——明确AI在哪些应用领域风险最大，在高风险领域实施严格监管，在低风险领域允许实验。

上海交通大学上海高级金融学院教授朱宁从行为经济学角度提醒，AI可能带来三方面冲击：一是微观层面，AI可能导致过度自信和“合成谬误”；二是伦理层面，公众对AI替代人类的焦虑可能引发社会反弹；三是治理层面，AI如果产生“幻觉”或被恶意利用，全球尚无成熟的治理与惩处机制。

匈牙利国家银行副行长Dániel PALOTAI认为，新技术如大数据、人工智能，就是双刃剑。一方面为我们打造很好的机会，让监管方更快识别到欺诈行为、可疑活动，并且实时做出应对，应该分享更多数据。

“人工智能可能会有一些影子经济、一些欺诈的行为，可能会出一些新方式绕过监管。监管方可以有一个统一的平台，能够定期甚至实时共享数据，能够研发出共同的平台，快速互动，并且及时打断、阻断可疑欺诈的交易。”Dániel PALOTAI说。

伦敦金融城政府政策与资源委员会主席Christopher HAYWARD对“是否需要增加监管机构监管人工智能”的回答是否定的——不应继续增加全球监管方数量，而应在现有机构中寻找有效机制。