AI是否有泡沫？9月9日，在2026 Inclusion·外滩大会《AI经济增长新范式与社会价值重构》见解论坛上，上海财经大学校长刘元春给出的答案是：要回答这个问题，先要回答AI究竟能带来多大的生产率提升。

在他看来，今天围绕AI泡沫的争论，本质上是市场对未来增长红利判断不同——如果认为AI未来能转化出的生产率非常有限，今天的高估值就更缺乏基本面支撑；如果相信AI会带来一轮显著的生产率革命，高估值也可能包含对未来增长的提前定价。问题恰恰在于，目前经济学界对这件事远没有形成共识。

刘元春表示，几乎所有研究者都认同，AI已经开始改变经济。但分歧在于：作用究竟有多大、什么时候出现，又通过什么路径出现。

不同研究给出的测算相差显著：MIT（美国麻省理工学院）经济学教授Acemoglu较为悲观，他认为，未来10年AI每年对全要素生产率的贡献约为0.07至0.1个百分点，幅度相当有限；OECD（经济合作与发展组织）一项研究的结果约为每年0.25至0.6个百分点；也有研究测算达到0.5至1.3个百分点；商业机构则普遍更为乐观。

为什么预测分歧会如此之大？刘元春认为，一个重要原因是研究者对AI可经济化落地任务的假设差异极大。

但问题在于，经济学家并不一定真正了解产业中具体的工艺、流程以及任务结构。一旦对“哪些任务可以被AI替代”的假设不同，最后得到的宏观增长结果就会相差很大。因此，他提醒，对于目前各种AI生产率预测，“大可不必全信”，更重要的是看清测算背后的假设和方法。

围绕AI泡沫，刘元春介绍，目前经济学和金融学大体形成了三种分析视角：第一种认为，高估值是对未来生产率提升的理性定价；第二种认为，它已经脱离基本面，是典型的投机泡沫；第三种则提出了一个新的可能——“投机增长”。

这一观点认为，泡沫未必只意味着资源浪费。如果高估值维持足够长时间，就可能刺激算力、数据中心、大模型等实体资本大规模投入。当资本积累跨过某个临界点，即使后来估值回落甚至泡沫破裂，已经建成的实体基础设施仍然可能留下，并支撑经济停留在更高的产出水平。

“有泡沫不可怕。”刘元春以互联网泡沫为例表示，资产价格的剧烈调整并没有阻止互联网技术继续发展，也没有抹去此前形成的基础设施和企业能力。

因此，在他看来，判断今天的AI投资究竟是不是“泡沫”，不能只盯着估值会不会跌。真正的问题是泡沫期间形成的算力、模型和基础设施，最终能不能沉淀成真实生产能力。