中国人民银行原行长周小川10月20日在2026外滩年会"AI与生产率革命：技术跃迁下的宏观冲击"圆桌环节上表示，要为人工智能相关领域投资失败可能带来的金融风险做好应对预案。10月22日，中国新闻网进一步报道其观点称，中国现有金融工具应对AI风险仍然有效。
一、三类AI投资，风险各不相同
周小川把金融业投资AI的领域分为三类：①大模型，以及用于训练的算力、数据中心等；②AI应用领域——他认为对生产率提升来说最主要来自应用层，这也是中国更加关注的领域；③为AI提供支持的行业，包括半导体、电力、液冷等。"我们认为投资于这些是安全的，因为无论AI如何发展都需要水和电。"
二、巨额资金下的失败概率
他指出，对技术演进而言，部分投资失败、部分投资成功是必然局面；但如今有如此巨额的资金流向人工智能及相关基础设施，一旦其中相当一部分失败，就可能引发金融动荡并酿成危机，需要采取大规模行动支撑经济、对部分金融机构实施救助。"因此，我们应当开展研究并做好预案，在政策工具箱中储备相应的政策工具，以应对这类动荡和影响。"
三、治理框架难产，价格机制补位
周小川认为AI变化太快，政府部门间建立治理框架难度很大，但至少三件事可以做：①控制军事上的用途；②打击黑客和欺诈者；③保护个人隐私。对于AI带来的产业结构变化，他强调应让价格机制发挥重要作用，"不应过于依赖行政手段"，而是让价格调整反映正在发生的结构变化。
周小川外滩年会要点速览
· 场合：2026外滩年会"AI与生产率革命"圆桌（10月20日）
· 核心提醒：巨额AI投资部分失败可能引发金融动荡，政策工具箱须提前储备
· 三件可做之事：控制军事用途、打击黑客欺诈、保护个人隐私
从英伟达投资回报率之争到微软因供电延迟退出英国数据中心项目，市场已在为AI资本开支的可持续性重新定价。周小川的提醒指向一个朴素事实：创新的红利与泡沫的代价由同一批金融机构承载，风险预案的建设速度应当跟上投资热潮——这与九天天盾在金融机构落地时坚持"模型风险与业务风险同框管理"的思路一致。
（信息综合自澎湃新闻、中国新闻网、第一财经等公开报道）