2025年12月16日，北汽集团科创投资生态论坛暨北汽产投生态伙伴大会在北京举行。来自产业界、投资界、科技领域的200余位生态伙伴齐聚一堂， 以"聚变而升"为主题，围绕新质生产力培育、汽车产业智能化绿色化转型等核心议题，搭建起技术交流、资本对接、合作共赢的高端平台，为中国汽车产业 高质量发展凝聚共识、汇聚力量。 大、范围更全的产业级供应体系，实现多方共赢。 为推动技术协同与合作落地，大会同期举办"AI大模型・新智驱"专题座谈会，新紫光集团、科大讯飞等近20家生态企业代表与北汽研究总院、北汽产投 核心团队，围绕AI大模型在汽车产业的前瞻应用、产业链协同需求等关键议题展开深度研讨。现场举行的多项签约与发布仪式，成为北汽科创生态协同发 展的生动实践。 大会邀请多位权威嘉宾带来深度分享，以多元视角解码产业发展逻辑。世界金融论坛高级研究员、中国银行原首席研究员宗良从全球经济格局切入，解 读汽车产业发展趋势；中国银河证券首席经济学家章俊聚焦大国规模优势，剖析绿色AI的发展逻辑与产业机遇；星动纪元创始人、清华大学交叉信息研究 院助理教授陈建宇分享AI具身智能最新进展，揭示其赋能实体产业的关键路径。 北汽集团相关业务板块负责 ...

文章核心观点 - 人工智能技术正通过重构基于数据的金融价值发现与跃迁体系，为破解科技金融发展中的痛点提供全新路径，其核心在于构建从价值发现、动态评估、资源分配到价值升华的闭环生态体系 [1][7][19] 科技金融发展的主要痛点与难点 - 信息不对称导致风险评估适配性不足，传统金融体系难以量化评估科技企业的专利、技术、人才等无形资产 [2][3] - 债权与股权融资联动不足，银行信贷对高风险、轻资产初创企业支持有限，而风险投资覆盖面不广，难以根据企业不同发展阶段提供灵活融资方式 [2][4] - 多层次资本市场存在信息披露有效性不够、研究覆盖不足、与高层次市场衔接不畅等问题，规范化与智能化水平有待提升 [2][5] - 整体服务效率相对滞后，金融服务流程难以匹配科技企业快速迭代节奏，缺乏全生命周期的持续陪伴与综合金融解决方案 [2][6] AI赋能科技金融的核心路径 - 构建科技企业精准画像，通过整合工商注册、专利技术、动态舆情等多元数据，将非结构化数据转化为高质量结构化特征，形成行为、技术、市场、财务四维全景画像 [7][8][9] - 建设银行"方舟计划"推进金融大模型建设，其"技术流评价体系"已为全省28.5万家科技企业绘制科技能力画像 [9] - 优化智能风控体系，AI作为内嵌的"定价引擎"实现风险动态价值评估，支持基于实时经营数据的贷款利率与额度自动调整 [11][12] - 建设银行"3R"智能风控平台覆盖贷前、贷中、贷后全环节，中信银行"网格风控"实现年还款额提升数千万元，还款率提升40%以上 [12] - 赋能债权与股权融资，AI根据企业生命周期、风险特征智能推荐最佳组合方案，实现"千企千面"的智能匹配策略 [14][15] - 2025年工银理财成功投资首批10只科技创新债券并发布行业首个"科技金融债券指数"，其背后依托AI驱动的多因子评估模型 [15] - 赋能多层次资本市场，AI通过智能发行审核、流动性管理、信息披露监管等手段，将非标"技术信用"转化为标准化高流动金融资产 [17][18] 对策与建议 - 加强绿色AI探索应用，从算法模型和算力基础设施层面打造绿色算力支撑体系，谷歌TPU和亚马逊Inferentia定制化芯片能效比远高于普通GPU [21] - 加强数据基础设施建设，推动政务数据在安全合规框架下向金融机构有序开放，建行湖北省分行实现与湖北省"科创智慧大脑"平台数据直连 [22] - 探索基于隐私计算的数据共享模式，鼓励金融机构与科技企业共建联合实验室，形成"风险共担、能力共建、利益共享"的战略共生关系 [22] - 加强复合型人才培育，支持高校设立"金融与科技"交叉学科，加大新兴技术人才引进力度并针对性设立数据分析、生成式AI开发等前沿岗位 [23] - 构建闭环风险治理路径，完善监管沙盒机制，强化可解释AI技术规制，加强行业自律参与，构建协同共治体系 [24][25]

人工智能与数据中心能耗 - 人工智能每次对话消耗约一瓶水 若使用深度思考功能则升至一吨水 [1] - 2030年全球数据中心耗电量将超过印度全国总用电量 [1][8] - 2024年数据中心占全球电力消耗1.5%(415太瓦时) 2030年将翻倍至945太瓦时 [8] 数据中心水资源消耗现状 - 谷歌2023年数据中心耗水242亿升 相当于1.7个西湖水量 [8] - 谷歌微软Meta三家数据中心年耗水量相当于上海2500万人口22天洗澡总量 [8] - 数据中心用水占全球总量1% 冷却系统贡献95%水利用效率(WUE) [13] 液冷技术发展现状 - 液冷技术冷却效率比传统方式高1000-3000倍 [14] - 2024年中国液冷服务器市场规模23.7亿美元 同比增67% 2029年预计达162亿美元(CAGR46.8%) [14] - 当前79%液冷系统冷却液样品存在指标异常 主要问题为pH值过低(57%)和乙二醇浓度不足(27%) [14] 绿色AI解决方案实践 - 阿里云通过云计算改造帮助企业减少85.5%碳排放 AI辅助ESG报告生成降低80%人力成本 [12] - 艺康纳尔科液冷数据中心全生命周期水管理方案入选牛津大学评选"2025十大气候技术" [4] - 实际案例显示采用全周期管理后数据中心换水频次从2周/次延长至1年/次 年节约维护成本15万元 [22] 行业技术挑战与创新 - 液冷技术面临标准化缺失、微生物腐蚀(导致27%系统宕机风险)和冷却液降解三大挑战 [14][15] - 3D TRASAR数字化平台可实时监测冷却液参数 降低40%运维风险 [15][18] - 超90%全球超大规模数据中心采用艺康解决方案 国内头部数据中心已实现成熟应用 [22]