耐心资本长期性、抗风险性、规模性、战略性和人工智能产业长周期、高风险、高投入、社会性特征高度契合，成为推动人工智能产业发展的重要金融资源。当前人工智能产业在应用层面已有突破，但是在底层架构、核心算法、高端芯片等方面，仍需要长期、稳定、专注的资本投入。本文从顶层制度设计、资本市场建设、产业生态培育、政企协同模式等方面提出推动耐心资本赋能人工智能产业高质量发展的基本路径，为我国在全球科技竞争中占据主动提供有力支撑。

在新时代新征程上，人工智能作为引领新一轮科技革命和产业变革的战略性技术，正深刻重塑全球经济格局。国务院印发《关于深入实施“人工智能+”行动的意见》提出加大人工智能领域金融和财政支持力度，发展壮大长期资本、耐心资本、战略资本，完善风险分担和投资退出机制。耐心资本以其长期性、抗风险性、规模性以及战略性的独特属性，与人工智能产业的长周期、高风险、高投入、社会性特征高度契合，成为推动人工智能技术创新与产业升级的关键力量。然而，人工智能产业的特殊性决定了其发展需要不同于传统产业的资本支持模式，这就需要我们深入理解耐心资本与人工智能产业发展的内在联系，系统分析当前耐心资本赋能人工智能产业的现实困境，探索构建符合中国特色的耐心资本赋能人工智能产业高质量发展基本路径。

耐心资本赋能人工智能产业发展的内在逻辑

从本质上看，耐心资本与人工智能产业的特质存在着多维度的契合，这种契合构成了耐心资本赋能人工智能产业发展的内在逻辑。

耐心资本长期性与人工智能研发周期长相契合

人工智能技术的突破需要经历从理论创新到实践应用的漫长过程，其中包含了数据积累、算法优化、算力提升和场景验证等多个关键环节。以深度学习技术为例，从早期的理论提出到如今在各领域的广泛应用，经历了数十年的发展历程，需要大量的资金投入来支持科研人员的技术开发、实验设备的更新以及应用场景的开拓。耐心资本的最大特点在于长期性，与传统资本追求短期回报不同，耐心资本的投资周期通常跨越多个经济周期，为企业技术开发提供稳定的资金支持。耐心资本长期陪伴的特性，使得人工智能企业能够专注于技术研发，而不必为了迎合短期市场预期而改变发展战略。

耐心资本抗风险性与人工智能研发不确定性相契合

人工智能技术开发具有高度的不确定性，不仅体现在技术路线选择上，还表现在市场需求、商业模式等多个方面。一个看似前景广阔的技术方向，可能在经过多年研发后才发现存在难以突破的技术瓶颈；一个在实验室表现优异的技术，也可能因为无法找到合适的应用场景而难以商业化。耐心资本具备较高的抗风险性，能够理解并接受技术创新过程中的失败。耐心资本的抗风险性为人工智能企业提供了宝贵的试错空间。在耐心资本的支持下，人工智能企业可以大胆探索新的技术路线，尝试新的商业模式，而不必因为短期挫折而放弃长期目标。

耐心资本规模配置与人工智能资金需求相契合

人工智能产业发展需要巨额资金支持，特别是在人工智能芯片研发、大模型训练、算力基础设施建设等领域。以大型语言模型为例，单次训练成本可能达到数百万美元，这还不包括前期数据收集、算法优化和后期部署应用的成本。耐心资本通常具备大规模资本配置能力，能够通过政府引导基金、创投资金、产业基金等多种形式，撬动更多社会资本共同投入。耐心资本的大规模资金配置能力，能够有效满足人工智能产业发展各阶段的资金需求，特别是在基础研究领域和基础设施建设方面，为整个产业的发展提供坚实基础。

耐心资本战略性与人工智能社会责任相契合

耐心资本不仅关注财务回报，更重视投资的社会价值和战略意义。因此，耐心资本更愿意支持那些具有正外部性的科技创新项目。人工智能作为通用目的技术，其发展不仅能够带来商业价值，更能推动社会进步和产业升级。在人工智能领域，耐心资本往往更关注基础研究、共性技术平台等具有广泛社会效益的领域，虽然这些领域投资周期长、风险高，但一旦取得突破，将会产生巨大的社会价值。例如，在医疗人工智能领域，新药研发和疾病诊断技术的突破可能需要十年以上的时间，但带来的社会价值却是无法估量的，有了耐心资本的支持，可以推动医疗领域关键技术开发，增进民生福祉。

耐心资本赋能人工智能产业高质量发展的现实挑战

尽管耐心资本与人工智能产业发展具有天然的契合度，但人工智能产业在实际发展过程中仍面临多重挑战，需要系统分析和妥善应对。

人工智能产业链布局不均衡

根据《中国新一代人工智能科技产业发展报告2024》，在4311家人工智能企业中，应用层企业、技术层企业、基础层企业占比分别为61.47%、28.60%、9.93%，基础层占比明显偏低，呈现“应用强、基础弱”的不均衡发展格局，制约了产业的自主创新能力。根据斯坦福大学发布的《2025年人工智能指数报告》，在2024年全球范围内最具影响力的AI大模型中，美国占了40个，中国入选了15个，在过去的十年间，美国机构推出的重要机器学习模型数量超过其他国家的总和。基础层发展滞后的局面，使得我国人工智能产业在关键技术上受制于人，尤其在AI芯片、底层框架等核心领域，对外依赖度较高，严重制约人工智能产业的发展。

人工智能产学研协同机制不畅

首先，从科研合作模式来看，我国人工智能校企合作论文比例远低于美国、以色列等创新强国，企业参与基础研究的积极性不足。虽然我国人工智能专利数量占全球总量的近70%，稳居全球第一位，但高价值专利占比仍有待提升，科技成果转化率也低于发达国家平均水平。其次，企业间的技术协作相对薄弱。部分人工智能企业为快速抢占市场，往往选择效仿已有的成功模式，缺乏差异化研发，导致行业内的技术和产品趋同，价格竞争成为主要竞争手段，影响了行业的创新动力和长期发展。此外，受地缘政治因素影响，国际合作渠道受到限制，也影响我国人工智能技术的进步速度。

私人资本参与度不足

私人资本在人工智能领域的投入明显不足，成为制约人工智能产业发展的主要瓶颈。2024年美国私人AI投资增长至1091亿美元，几乎是中国93亿美元的12倍。与美国相比，我国人工智能领域的长期资金主要来源于国有资本。虽然国有资本在支持基础研究和大项目建设方面具有优势，但在市场敏感度、创新活力等方面相对不足。私人资本的缺位，导致人工智能产业的市场化程度不够，创新效率受到影响。实际上，影响私人资本参与度不足的原因是多方面的，包括人工智能项目与私人资本追求短期回报的特性存在矛盾，缺乏有效的风险分担机制以及退出渠道不够畅通等。

资本市场的结构性矛盾

首先，现有的融资工具与人工智能企业的需求不够匹配。人工智能企业特别是早期企业，往往具有轻资产、高研发投入的特点，难以满足传统信贷融资的要求。在股权融资方面，由于估值难度大、退出不确定性高，人工智能也难以获得足够支持。其次，资本市场对创新企业的包容度有待提高。虽然科创板、创业板等已经进行了一系列改革，但在支持尚未盈利但具有重大创新价值的人工智能企业方面，还需要更大力度的制度创新。此外，多层次资本市场建设还不够完善。人工智能企业在不同发展阶段需要不同类型的资金支持，但从天使投资到并购重组的全周期融资链条尚未完全打通，导致很多有潜力的创新项目难以获得持续的资金支持。

耐心资本赋能人工智能产业高质量发展的路径选择

完善顶层制度设计，建立资本引导机制

首先，建立健全“立法保障+治理协同”的顶层制度框架。通过人工智能专项立法，明确技术研发、数据要素供给及伦理治理规则，为耐心资本投资提供稳定预期，在促进创新和规范发展之间找到平衡点。

其次，完善创新容错机制。建立科学的风险评估和包容审慎监管体系，对原始创新项目实行分级豁免监管。在国资考核方面，区分战略投资与财务投资，建立符合耐心资本长期投资特点的考核评价体系。对于支持基础研究和前沿技术探索的投资，要提高风险容忍度。

最后，创新运用政策工具。通过税收优惠、投资补贴、国有资本跟投等多种政策工具，引导各类资本投向人工智能芯片、具身智能、量子计算等前沿领域，加大对基础研究和共性技术平台的支持力度，为人工智能产业的发展奠定坚实基础。

构建多元资本市场，激发资本市场活力

首先，构建多元化的资本主体结构。充分发挥财政资金的引导和杠杆作用，设立人工智能专项引导基金，以母基金的方式吸引社会资本，形成人工智能产业基金的“蓄水池”。在基金运作中，建立让利机制，适当提高社会资本的分成比例，增强社会资本的参与积极性。

其次，积极引导机构投资者参与。支持社保基金、保险资金、企业年金等长期资本加大对人工智能领域的投资规模。这些资金规模大、期限长，与人工智能产业的投资需求高度匹配。通过调整考核周期、优化投资比例限制、加大权益资产配置的权重等方式，为机构投资者参与人工智能投资创造更好的条件，

最后，创新金融产品和服务模式。开发适应人工智能企业特点的信贷产品，探索基于知识产权、人才价值等无形资产的评估和质押模式。在股权投资方面，创新“股债结合”等混合型融资工具，满足人工智能企业不同发展阶段的资金需求。

加强产业生态培育，促进技术资本融合

首先，建设国家级人工智能开源平台和算力共享网络。通过算力基础设施的建设，降低中小企业创新成本，促进人工智能技术扩散和应用。借鉴国际经验，建立开放共享的算力资源池，为创新企业提供普惠性的算力支持。

其次，促进产业链协同创新。通过设立产业链协同创新专项基金，鼓励链主企业、专精特新企业、高校及科研机构组建创新联合体。在GPU芯片、大模型等关键领域，建立“优势互补、风险共担、利益共享”的合作机制，突破一批关键核心技术，提高人工智能产业自主创新能力。

最后，加大人才引进和培养力度。设立人才发展基金，创新股权激励、成果转化收益分享等机制，吸引全球顶尖人才进入我国人工智能产业领域，尤其重视青年人才的培养和支持，为他们提供施展才华的舞台。同时，积极完善人才流动机制，促进人才在产学研之间的有序流动，为人才发展创造良好的成长环境。

创新政协协同模式，扩大资本市场规模

首先，构建“政府引导+链主领投+社会跟投”的多级联动机制。政府资金要重点支持早期项目和基础研究，通过设立风险补偿基金等方式，发挥“风险缓冲”作用，降低社会资本的投资风险。

其次，发挥链主企业的引领作用。链主企业具有技术判断力、资源整合力和市场影响力，能够有效识别有潜力的创新项目。鼓励链主企业通过企业风险投资等方式投资创新企业，带动产业链上下游协同发展。

最后，创新投融资模式。借鉴国际经验，开发“耐心资本+产业联盟”等新型投资模式。建立产业生态基金，将财务投资与产业协同相结合，实现资本与产业的双向赋能。此外，还要完善投后管理体系，为创新企业提供全方位的增值服务。

健全资本评估体系，提升资本赋能效应

首先，完善投前评估体系。组建专业化的评估团队，建立技术成熟度、市场前景、团队能力等多维度的评估标准，适当引入第三方专业机构，提高项目投资前评估的科学性和客观性。

其次，创新投后管理模式。摒弃“重投前、轻投后”的传统做法，建立全程跟踪服务机制。针对人工智能企业的特点，重视技术路线评估和市场资源对接，通过建立专家顾问制度，为企业提供持续的技术和市场指导，根据技术进展与市场变化，及时调整投资策略。

最后，建立科学的考核评价体系。根据人工智能产业的发展规律，设置差异化的考核指标和周期。对于基础研究和前沿技术项目，适当延长考核周期，更加注重长期价值创造。建立健全的容错机制，面对科技创新发展过程充满不确定性，容忍正常投资风险，破解“不想投、不敢投”困境。同时，建立多元化的退出渠道，发展并购市场和二级市场交易，探索股权转让等多元化退出方式，促进耐心资本“投资-退出-再投资”良性循环。

在全球人工智能竞争日趋激烈的背景下，构建符合中国特色的耐心资本支持体系具有重要的战略意义。准确把握人工智能技术演进和产业发展的特点，根据不同领域、不同发展阶段的需求，提供精准化的资本支持，充分发挥耐心资本的引导和支撑作用。未来，随着人工智能技术的快速发展和应用场景的不断拓展，对耐心资本的需求将进一步提升，这就需要我们通过政府、市场、企业等各方力量的协同配合，构建起与人工智能产业发展相适应的资本支持体系，包括完善顶层制度设计，构建多元资本市场，加强产业生态培育、创新政企协同模式及健全资本评估体系等。总之，通过耐心资本的深度赋能，我国人工智能产业必将突破发展瓶颈，实现高质量发展，为全面建设社会主义现代化国家提供强大动力支撑。

本文选自2025 年度全国党校（行政学院）系统社科规划一般项目“推动科技创新和产业创新深度融合研究”（2025DXXTYB0037）

作者简介：臧红敏   中共辽宁省委党校