近期，香港中文大学金融财务MBA(FMBA)携手广发证券在广州开展圆桌对话，与一众金融专业人士、学者及专家共同探索环球金融环境下“AI+”的机遇与挑战。对话伊始，FMBA师生来到广发证券展厅，依次参观研究业务、资产管理、财富管理、机构业务、投资银行等核心板块，深入了解广发证券在金融科技赋能下推动资本市场创新发展的成果。

图/广发证券参访

对话由FMBA课程执行主任潘聪博士开场，FMBA课程主任顾朝阳教授发表致辞。顾教授强调，随着数字技术的迅猛发展，特别是AI技术的广泛应用，全球经济正迎来一个全新的发展周期，这对教育和商业等领域都带来了全新的挑战与机遇。诚挚而深刻的致辞，勾勒FMBA“培养金融领航者”的愿景与使命，开启AI+智慧之旅。

主题演讲一主题是：人工智能经济新周期与新机遇，由广发证券全球首席经济学家、产业研究院院长沈明高博士作为首位主题演讲嘉宾，围绕“新周期，新趋势，新机遇”的主线深入剖析了人工智能经济的发展。沈博士指出，全球创新周期已经进入工业革命之后的第五次浪潮，AI技术创新即数字化、智能化是新科技周期的核心驱动力。

通过分析G20国家人均GDP的变化，沈明高博士发现美国的经济周期与其他发达国家正好相反。他强调，到目前为止，美国仍然是全球创新策源地，当前正处于人工智能技术的商业化推广初期，推动美国人均GDP相对于G20平均水平自2011年以来呈上升趋势。

沈明高博士以英伟达的营收结构为例，指出英伟达来自美国本土营收的占比从2018年的12.8%，快速提升至2024年前三季度的45.3%，间接表明美国人工智能产业快速发展创造了新需求。

沈博士进一步探讨了科技进步的分层逻辑。他指出，AI作为通用技术，其快速发展将带来社会经济价值的超指数级增长，为全球经济注入新的活力。

沈博士还分析了AI技术在各产业应用场景中的规模优势，特别是中美两国在AI智能化领域的领先地位。他强调，中美两国很可能是AI经济最大的受益者。近期DeepSeek为AI平权做出了重要贡献，我国人工智能技术创新的国际影响力上升。

最后，沈博士分析了人工智能通用技术转化成科技的生产力面临的一些挑战，包括增强科技企业的盈利能力，提升资本市场对科创企业的包容度，完善对未盈利企业定价机制等。

主题演讲二主题是：AI+出海战略：中国企业的新蓝海，由香港中文大学商学院副院长马旭飞教授以“AI + 出海战略：中国企业的新蓝海”为题，深度剖析人工智能与中国企业全球化战略融合的新机遇。演讲基于权威数据与理论框架，为中国企业出海提供科学指引。

马旭飞教授在演讲中援引行业观点指出，人工智能（AI）技术正成为国家竞争力与产业升级的核心引擎，他结合企业应用案例引导我们回归管理本质。马教授指出，正如周鸿祎所说，“AI不仅是科技之争，更是国运之争，将为国家生产力发展与企业‘换道超车’创造历史性机遇”。马教授呼吁企业关注“人机协同”目标，“AI并非替代人力，而是通过激发员工创造力，帮助企业摆脱‘企无人则止’的困境。”

马教授提出中国全球化三阶段学术框架：开放观海（1980-2000）：以“引进来”为主，吸收国际资源。疯狂赶海（2001-2017）：大规模海外扩张，追求市场规模。战略出海（2018-至今）：技术驱动全球化，聚焦高附加值领域。他分析展示了2024年关键成果及里程碑数据，提出“Glovidical”新蓝海战略框架，融合三大理论创新，并思考通过AI赋能路径破解全球化三大悖论的可行性。

展望未来，马旭飞教授总结，2025年，企业需以“Glovidical+AI”双轮驱动，依托国内产业链优势与AI技术，在全球化竞争中实现“后来者优势”。他呼吁企业：“出海本质是创造海外客户价值，而AI将赋予这一过程前所未有的可能性。唯有激发员工创造力，才能突破传统红海竞争，开拓全球化新蓝海。”

随后，主题活动进入圆桌对话环节，该环节由顾朝阳教授主持。圆桌对话特别邀请香港中文大学商学院副院长马旭飞教授，香港中文大学决策、营运与科技学系张任宇教授，广发证券产业研究院先进制造业首席研究员彦建宇博士，广发证券投行科技与信息技术群组副总监马振坤先生。主持人与嘉宾从不同角度展开AI的思辨与博弈。

彦建宇博士分享了人工智能的阶段性发展、现实挑战与中国突围路径。他以铁路建设与移动互联网泡沫的历史周期为镜，指出当前AI已进入“应用驱动基础设施”的关键期，需避免技术空转。通过分析AI在司法、医疗及硬件形态等场景的落地实践，揭示中美技术路径差异：美国依托芯片优势主攻算力扩张，中国受制于硬件壁垒，转而深耕算法优化与多样化生态，探索出一条聚焦场景创新的差异化发展路径。

张任宇教授系统阐释了人工智能的技术演进、应用场景与金融需求。从对话能力突破（ChatGPT通过图灵测试）、推理能力突破（DeepSeek R1开源模型解决数学难题）到智能体阶段（工具调用、自我迭代），AI通过跨境电商广告优化、数据驱动决策验证了其金融价值。未来需突破知识复刻局限，创造商业与科学新知识。随着AI逐渐具备自主完成复杂任务的能力，人类在未来将如何适应这种变化，张教授认为，或许是未来我们思考和探讨的问题。

马振坤先生分享了广发证券在投行业务中AI的应用。他提到，AI（如基于DeepSeek的“投行文曲星”模型），显著提升了银行流水核查、法律智能问答及方案撰写等基础工作的效率，但AI在处理非结构化数据（如创始人访谈诉求）和复杂利益平衡决策（如谈判策略设计）上仍依赖人类经验，短期内将替代标准化任务，长期能否突破数据规范化瓶颈将决定其更深层次的应用潜力。谈到对大湾区AI企业的IPO探索，他认为，大湾区可依托硬件制造基础及跨境资本突围，但需补足应用创新短板，构建“算力硬件+跨境融资”双优势。

在AI时代金融从业者的核心素质这个话题上马旭飞教授谈到，AI时代金融从业者需兼备技术理解、业务场景结合能力及伦理意识，FMBA校友可凭借香港跨境枢纽地位及港中大跨学科资源，推动AI在金融领域的合规应用与跨领域协作。

对话还围绕中国在AI领域的发展前景和人才培养等问题深入讨论并与参会者展开互动。